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| 基于SVM的GA及其在农业产业结构优化中的应用 | |
| 引用本文： | 王玉,高庆敏,孙丙宇.基于SVM的GA及其在农业产业结构优化中的应用[J].华北水利水电学院学报,2008,29(1):54-57. |
| 作者姓名： | 王玉 高庆敏 孙丙宇 |
| 作者单位： | 1. 华北水利水电学院,河南,郑州,450011;中国科学院合肥智能机械研究所,安徽,合肥,230031 2. 华北水利水电学院,河南,郑州,450011 3. 中国科学院合肥智能机械研究所,安徽,合肥,230031 |
| 摘 要： | 针对遗传算法的特征,提出了通过支持向量机SVM构造遗传算法的适应度函数的新算法,该算法通过统计学习理论指导遗传算法的优化过程,然后又把基于支持向量机的遗产算法应用于农业产业结构优化布局中,结果表明基于支持向量机的遗产算法能较快地全局收敛. |
| 关 键 词： | GA SVM 产业结构布局优化 |
| 文章编号： | 1002-5634(2008)01-0054-04 |
| 修稿时间： | 2007年11月6日 |
Improved GA Based on SVM and Its Application in Agricultural Layout Optimization |
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| WANG Yu,GAO Qing-min,SUN Bing-yu.Improved GA Based on SVM and Its Application in Agricultural Layout Optimization[J].Journal of North China Institute of Water Conservancy and Hydroelectric Power,2008,29(1):54-57. | |
| Authors: | WANG Yu GAO Qing-min SUN Bing-yu |
| Abstract: | To avoid local convergence and slow convergence of GA,SVM is used to get the fittness function,and Statistical Learning Theory is used to guide the optimization process.Then,the improved GA is applied in the agricultural industry structure optimization,and the result proves that the algorithm is efficient in convergence. |
| Keywords: | GA SVM industrial structure layout optimization |
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