基于自适应动态搜索粒子群的SVM参数优化研究

被引：9

作者：

高春能

张彪

纪志成

机构：

[1] 江南大学电气自动化研究所

来源：

系统仿真学报 | 2015年 / 27卷 / 12期

关键词：

HACCP; 支持向量机; 自适应动态搜索; 小麦加工;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2015.12.012

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

针对小麦加工HACCP(Hazard Analysis and Critical Control Point)关键控制点的选择问题,采用一种基于支持向量机模型来实现关键控制点智能发现的方法。为了提高小麦加工关键控制点发现试验的识别稳定性和精确性,提出一种自适应动态搜索粒子群算法优化SVM模型的核函数参数方法,该算法引入进化因子和进化阈值估计进化状态,动态调整搜索策略。当进化因子大于进化阈值时,采用基本粒子群搜索策略;反之,采用反向搜索策略,以扩大种群的多样性。算法基于进化因子为速度定义了速度惯性参数。仿真结果表明,基于ADS-PSO的SVM模型能够很好的实现关键控制点的智能发现,并取得了较高的识别率和稳定性。

引用

页码：2958 / 2964+2972 +2972

页数：8

共 11 条

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