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支持向量机算法在多目标优化中的仿真应用
被引:7
作者
:
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
龚乾春
机构
:
[1]
贵阳学院物理电子科学信息系
来源
:
计算机仿真
|
2010年
/ 27卷
/ 08期
关键词
:
支持向量机;
粒子群算法;
优化;
序列极小化特征;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
140502
[人工智能]
;
摘要
:
针对目前多目标输出SVM回归的算法使用多阈值,其预测效果不理想、运算量大问题,提出采用相同阈值的SVM多目标输出回归的算法,然后对交叉验证提出均匀化均方误差统计方法。首先采用粒子群算法对SVM模型作参数优化,然后用改进的序列极小化特征选择算法优化SVM特征。仿真结果说明粒子群算法对参数优化,均匀化均方误差作为评价准则,效果相对较好,在多目标优化问题中的应用研究具有广泛的应用前景。
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页码:205 / 207
页数:3
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