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张君华

作品数：1 被引量：1H指数：1
供职机构：宁波城市职业技术学院更多>>
发文基金：浙江省医药卫生科学研究基金国家科技型中小企业技术创新基金宁波市自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇遗传算法
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇自学习
  • 1篇向量
  • 1篇向量机

机构

  • 1篇宁波城市职业...
  • 1篇宁波大学
  • 1篇宁波卫生职业...

作者

  • 1篇熊伟清
  • 1篇张颖
  • 1篇李利杰
  • 1篇张君华

传媒

  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 1篇2014
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种改进的支持向量机模型优化算法被引量：1
2014年
核函数与参数选择即模型优化是影响支持向量机泛化能力的主要因素。为提高支持向量机的泛化能力,文中在最优保存遗传算法的基础上引入学习算子和主成分分析方法,提出一种新的支持向量机模型优化新算法(简称PCA-SLGA)解决支持向量机分类器模型自动优化问题。仿真实验结果表明,与用于支持向量机模型优化的隐马尔可夫、贪心算法、遗传编程等算法相比,PCA-SLGA算法具有快速收敛性和较强的全局搜索能力。实验进一步表明采用混合算法寻找最优核模型是一种可行途径。
李利杰张君华熊伟清张颖
关键词：支持向量机主成分分析自学习遗传算法
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共1页<1>
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