摘要
本文论述了如何用线性微粒群算法对支持向量机进行训练并实现机器学习的过程。思路来自微粒群算法可以在超平面空间中实现优化搜索,因此,将微粒群算法中的微粒运动公式进行了修改,从而实现了搜索的过程。同时,描述了用线性微粒群算法训练支持向量机的实现过程。
This paper introduces the machine learning procedure of training support vector machine by using linear particle swarm optimization.The feature that PSO can optimize the procedure of searching in hyperplane space inspires the mind.By modifying the velocity equation of particle in original PSO,the searching is realized.Meanwhile,the realization of training support vector machine using PSO is also introduced in the paper.
出处
《微计算机信息》
北大核心
2007年第21期231-233,共3页
Control & Automation
基金
国家武器装备预研基金资助项目(编号不公开)
关键词
支持向量机
微粒群算法
机器学习
Support vector machine, Particle swarm optimization, Machine Learning