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在隐空间中支持向量机求解过程中,引入改进粒子群算法用于搜索空间的迭代.基于粒子群算法的隐空间支持向量机不需要核函数满足正定条件,从而扩展了支持向量机核函数的选择范围.由于采用了仿生类的粒子群算法,对比隐空间支持向量机产生的约束凸二次规划获得了一定的优势,并且通过了仿真实验的验证.
基于改进粒子群的隐空间支持向量机
【摘 要】
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在隐空间中支持向量机求解过程中,引入改进粒子群算法用于搜索空间的迭代.基于粒子群算法的隐空间支持向量机不需要核函数满足正定条件,从而扩展了支持向量机核函数的选择范
【机 构】
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山东建筑工程学院,山东省科技发展战略研究所,大连理工大学
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2006年32期
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