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一类支持向量机中引导式量子粒子群优化机理及实现
被引量：
3
1
作者
姚富光
钟先信
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期108-112,119,共6页
通过分析量子粒子群在一类超球面支持向量机训练优化的应用机理,提出一种基于引导式量子粒子群(D-QDPSO)的一类超球面支持向量机训练优化算法,根据Zoutendijk最速下行策略确定全局最优gbest的优化方向,计算引导粒子位置;同时在初始化时...
通过分析量子粒子群在一类超球面支持向量机训练优化的应用机理,提出一种基于引导式量子粒子群(D-QDPSO)的一类超球面支持向量机训练优化算法,根据Zoutendijk最速下行策略确定全局最优gbest的优化方向,计算引导粒子位置;同时在初始化时根据序列最小优化算法(SMO)得到靠近最优解的近似位置,并以约束平面边界点作为初始化粒子,扩大了搜索范围。实验表明,D-QDPSO算法有较好的收敛性能和泛化性能,其误识率比SMO降低约0.12%,运算速度比LPSO提高2倍左右。
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关键词
粒子群优化
支持向量机
zoutendijk最速下行策略
引导粒子
序列最小优化
LPSO
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职称材料
题名
一类支持向量机中引导式量子粒子群优化机理及实现
被引量：
3
1
作者
姚富光
钟先信
机构
重庆教育学院计算机科学系
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
出处
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第2期108-112,119,共6页
基金
国家高科技产业工业过程自动化专项/企业集成自动化系统(计高技[2000]1882号)
云南省省院省校科技合作计划项目(2004XY16)
文摘
通过分析量子粒子群在一类超球面支持向量机训练优化的应用机理,提出一种基于引导式量子粒子群(D-QDPSO)的一类超球面支持向量机训练优化算法,根据Zoutendijk最速下行策略确定全局最优gbest的优化方向,计算引导粒子位置;同时在初始化时根据序列最小优化算法(SMO)得到靠近最优解的近似位置,并以约束平面边界点作为初始化粒子,扩大了搜索范围。实验表明,D-QDPSO算法有较好的收敛性能和泛化性能,其误识率比SMO降低约0.12%,运算速度比LPSO提高2倍左右。
关键词
粒子群优化
支持向量机
zoutendijk最速下行策略
引导粒子
序列最小优化
LPSO
Keywords
particle swarm optimization
support vector machines
zoutendijk
fastest decline principle
directional particle
sequential minimal optimization
LPSO
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一类支持向量机中引导式量子粒子群优化机理及实现
姚富光
钟先信
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
3
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