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					基于改進網格搜索法的SVM參數優化 【正文】
					
				
        
			
        

			
        
				
        
					
        
						
						
        基于改進網格搜索法的SVM參數優化
        

						
						
						

						
						
        作者：劉小生; 章治邦  江西理工大學建筑與測繪工程學院; 江西贛州341000
        
						

						
        摘要：支持向量機的學習和泛化能力很大程度上取決于其相關參數的選取.針對傳統網格算法的不足,引入全局粒子群算法,利用其能夠快速到達最優解附近的優勢:先使用粒子群算法進行粗搜;再使用網格搜索法進行小步長的精細搜索得到最優解.實驗結果表明:基于改進的網格搜索法SVM對比傳統網格搜索法SVM,在預測精度和運算時間上都具有優勢.
        
						

						
        注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社。
        
						
						
						
						
					
        
				
        
				
				
				
        
	
        
		
	
        
	
        
		
        江西理工大學學報雜志
        
		
        江西理工大學學報雜志，
		雙月刊，本刊重視學術導向，堅持科學性、學術性、先進性、創新性，刊載內容涉及的欄目：經濟管理、土木·測繪、化學·環境、教育管理、學術探討、文化藝術研究、教學研究、環境與資源法學研究、控制·信息、礦業·安全、數學·物理、機械·電氣等。于1980年經新聞總署批準的正規刊物。
        
		
          
			
			
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