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针对小麦种子分类问题,首先使用箱线图法剔除训练集中异常值,然后利用支持向量机完成对小麦种子数据训练集样本的学习和测试集样本的分类预测,并利用粒子群算法进行参数寻优,从而提高分类精度.试验结果表明与PSO-SVM模型对比,本文提出的BOX-PSO-SVM模型,具有较高的分类准确率.
基于箱线图法的PSO-SVM在小麦种子分类中的应用研究
【摘 要】
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针对小麦种子分类问题,首先使用箱线图法剔除训练集中异常值,然后利用支持向量机完成对小麦种子数据训练集样本的学习和测试集样本的分类预测,并利用粒子群算法进行参数寻优,
【机 构】
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兰州交通大学数理学院
【出 处】
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河西学院学报
【发表日期】
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2018年5期
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