改进蚁群算法在支持向量机中的应用
개진의군산법재지지향량궤중적응용
Application of improved ant colony algorithm in support vector machine
  • 万方数据
    传感器与微系统 전감기여미계통
    TRANSDUCER AND MICROSYSTEM TECHNOLOGY
    2011年 8期 144-146 ,共3页

    任玉艳%鲍洁%王洪瑞

    임옥염%포길%왕홍서

    支持向量机%蚁群算法%参数%可行搜索空间 支持嚮量機%蟻群算法%參數%可行搜索空間
    지지향량궤%의군산법%삼수%가행수색공간
    提出一种改进的蚁群算法(ACA)来优化支持向量机(SVM)训练参数.该改进算法建立于每只蚂蚁只根据参数β在其前次迭代的最优解附近搜索,可快速减少搜索范围.参数β的提出可以保证蚁群快速地达到最优解.仿真结果表明:使用该方法优化SVM参数可有效避免陷入局部极值,提高收敛速度.
    제출일충개진적의군산법(ACA)래우화지지향량궤(SVM)훈련삼수.해개진산법건립우매지마의지근거삼수β재기전차질대적최우해부근수색,가쾌속감소수색범위.삼수β적제출가이보증의군쾌속지체도최우해.방진결과표명:사용해방법우화SVM삼수가유효피면함입국부겁치,제고수렴속도.
    원문보기 원문다운로드 사이트로이동
저자의 최근 논문