首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于细菌觅食特征改进粒子群算法优化SVM模型参数研究
引用本文:李宝晨,金赛赛,仝蕊,连光耀. 基于细菌觅食特征改进粒子群算法优化SVM模型参数研究[J]. 计算机测量与控制, 2014, 22(6): 1902-1904
作者姓名:李宝晨  金赛赛  仝蕊  连光耀
作者单位:军械工程学院,石家庄 050003;军械工程学院,石家庄 050003;军械工程学院,石家庄 050003;军械技术研究所,石家庄 050003
摘    要:针对粒子群算法优化SVM模型参数在进化后期容易陷入局部最优的问题,研究了细菌觅食趋利避害机制,提出了一种基于细菌觅食特性改进粒子群算法的方法,并将改进方法应用于优化SVM预测模型参数的研究;实验结果表明,该方法能够弥补粒子群算法在进化后期容易陷入局部最优的缺陷,具备更好的寻优性能。

关 键 词:细菌觅食特征  粒子群算法  支持向量机  故障预测
收稿时间:2013-10-23
修稿时间:2014-01-16

Improvement of Basic Particle Swarm by Using Bacterial Foraging Features for Optimizing the Parameters of SVM[HS)]
Li Baochen,Jin Saisai,Tong Rui and Lian Guangyao. Improvement of Basic Particle Swarm by Using Bacterial Foraging Features for Optimizing the Parameters of SVM[HS)][J]. Computer Measurement & Control, 2014, 22(6): 1902-1904
Authors:Li Baochen  Jin Saisai  Tong Rui  Lian Guangyao
Abstract:
Keywords:bacterial foraging features   particle swarm algorithm   support vector machine   fault prediction
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
点击此处可从《计算机测量与控制》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机测量与控制》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号