基于細菌覓食特征改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化SVM模型參數研究

首頁(yè) > 過(guò)刊瀏覽>2014年第22卷第6期 >1902-1904

基于細菌覓食特征改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化SVM模型參數研究
DOI:
                        
                    
CSTR:
                        [cstr]
                    
作者:
                        
                        
                    
作者單位:(1.軍械工程學(xué)院,石家莊 050003; ;2.軍械技術(shù)研究所,石家莊 050003)
作者簡(jiǎn)介:李寶晨(1983-),男,山東濟寧人,主要從事測試性設計、故障診斷和故障預測方向的研究。 [FQ)]
通訊作者:
中圖分類(lèi)號:TP181
基金項目:

Improvement of Basic Particle Swarm by Using Bacterial Foraging Features for Optimizing the Parameters of SVM[HS)]

Author:

Affiliation:

(1.Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China; ;2.Ordnance Technological Research Institute, Shijiazhuang 050003, China)

Fund Project:

摘要

圖/表

訪(fǎng)問(wèn)統計

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文章評論

摘要:

針對粒子群算法優(yōu)化SVM模型參數在進(jìn)化后期容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,研究了細菌覓食趨利避害機制,提出了一種基于細菌覓食特性改進(jìn)粒子群算法的方法,并將改進(jìn)方法應用于優(yōu)化SVM預測模型參數的研究；實(shí)驗結果表明,該方法能夠彌補粒子群算法在進(jìn)化后期容易陷入局部最優(yōu)的缺陷,具備更好的尋優(yōu)性能。

Abstract:

In order to solve the problem that the basic particle swarm algorithm to optimize the SVM model is easy to fall into local optimum in the late evolution, on the basis of studying mechanism of bacterial foraging theory, this paper proposes a method to improve the basic particle swarm by using bacterial foraging features, and applied it to optimize the parameters of SVM prediction model. The results show that it can remedy the defect of the basic particle swarm algorithm and has better optimization performance.

參考文獻

相似文獻

引證文獻

引用本文

李寶晨,金賽賽,仝蕊,連光耀.基于細菌覓食特征改進(jìn)粒子群算法優(yōu)化SVM模型參數研究計算機測量與控制[J].,2014,22(6):1902-1904.

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歷史

收稿日期:2013-10-23
最后修改日期:2014-01-16
錄用日期:
在線(xiàn)發(fā)布日期: 2014-11-12
出版日期:

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