| 基于量子PSO的SVM参数选择及其应用 |
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| 引用本文： | 陈林,潘丰.基于量子PSO的SVM参数选择及其应用[J].自动化与仪表,2009,24(1). |
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| 作者姓名： | 陈林 潘丰 |
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| 作者单位： | 江南大学通信与控制工程学院,无锡,214122 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划) |
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| 摘 要： | 针对支持向量机(SVM)的参数选择问题,提出了一种改进的PSO(QDPSO)算法.该算法采用同时对三个参数寻优的策略,克服了对每个参数单独寻优的弊端,可实现对SVM参数的精确、稳定、快速优化选择.给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性.通过将该方法得到的参数应用于SVM建模,得到了有机溶剂回收脱附过程的软测量模型.仿真结果表明,预测效果良好.
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| 关 键 词： | 支持向量机 参数选择 改进的粒子群优化 脱附 软测量 粒子群优化 |
Parameters Selection and Application of Support Vector Machines Based on Quantum Delta Particle Swarm Optimization Algorithm |
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| CHEN Lin,PAN Feng.Parameters Selection and Application of Support Vector Machines Based on Quantum Delta Particle Swarm Optimization Algorithm[J].Automation and Instrumentation,2009,24(1). |
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| Authors: | CHEN Lin PAN Feng |
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