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最小二乘支持向量机的核函数及参数选择算法研究

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摘要

核函数及其参数选择是影响支持向量机分类效能的核心问题,其本质是一个优化选择问题。粒子群优化算法是一种性能优良的搜索算法,但容易造成局部最优解,通过采用遗传算法的交叉和变异操作能很好地解决这个问题。在此基础上提出了基于改进粒子群优化算法的最小二乘支持向量机方法,并通过对比试验进行了验证。

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来源
《电脑知识与技术》 |2015年第19期|160-162|共3页
作者
刘其琛; 穆炜炜;
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作者单位

湖南化工职业技术学院;

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正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
最小二乘支持向量机; 核函数; 参数; 选择算法;

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