计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2008年
11期
2847-2849,2870
,共4页
全间隔自适应模糊支持向量机%实值遗传算法%水质%分类
全間隔自適應模糊支持嚮量機%實值遺傳算法%水質%分類
전간격자괄응모호지지향량궤%실치유전산법%수질%분류
提出了一种新型具有良好特性的支持向量机--全间隔自适应模糊支持向量机(TAFSVM).运用实值遗传算法(RGA)对其进行参数优选,得到一种新的智能模型--实值遗传算法优化的全间隔自适应模糊支持向量机(RGATAFSVM)模型,并且应用于四种不同的水质数据分类.实验结果表明,提出的模型相对标准支持向量机、BP神经网络和单因子分类方法具有较高的分类精度和较高的稳定性,是一种有效的水质分类方法.
提齣瞭一種新型具有良好特性的支持嚮量機--全間隔自適應模糊支持嚮量機(TAFSVM).運用實值遺傳算法(RGA)對其進行參數優選,得到一種新的智能模型--實值遺傳算法優化的全間隔自適應模糊支持嚮量機(RGATAFSVM)模型,併且應用于四種不同的水質數據分類.實驗結果錶明,提齣的模型相對標準支持嚮量機、BP神經網絡和單因子分類方法具有較高的分類精度和較高的穩定性,是一種有效的水質分類方法.
제출료일충신형구유량호특성적지지향량궤--전간격자괄응모호지지향량궤(TAFSVM).운용실치유전산법(RGA)대기진행삼수우선,득도일충신적지능모형--실치유전산법우화적전간격자괄응모호지지향량궤(RGATAFSVM)모형,병차응용우사충불동적수질수거분류.실험결과표명,제출적모형상대표준지지향량궤、BP신경망락화단인자분류방법구유교고적분류정도화교고적은정성,시일충유효적수질분류방법.
