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基于改进混合蛙跳算法的SVM分类算法
被引量:
6
1
作者
李希婷
孙璐
+1 位作者
钱永亮
邹采荣
《信息化研究》
2011年第5期41-44,共4页
支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题,但在数据规模很大情况下,经典训练方法将变得很困难。本文提出一种基于改进的混合蛙跳算法的SVM训练算法。针对混合蛙跳算法搜索速度慢且容易陷入局部极值的缺陷,将模拟退火思想引入...
支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题,但在数据规模很大情况下,经典训练方法将变得很困难。本文提出一种基于改进的混合蛙跳算法的SVM训练算法。针对混合蛙跳算法搜索速度慢且容易陷入局部极值的缺陷,将模拟退火思想引入到混合蛙跳算法中,提出一种改进的混合蛙跳算法。该算法保持了混合蛙跳算法参数少和容易实现的特点,同时通过模拟退火的降温过程来提高算法的进化速度和精度。实验结果表明,该算法能显著提高收敛速度,并能有效克服局部极值,在SVM训练中具有良好效果。
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关键词
支持向量机
混合蛙跳算法
模拟退火
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职称材料
题名
基于改进混合蛙跳算法的SVM分类算法
被引量:
6
1
作者
李希婷
孙璐
钱永亮
邹采荣
机构
东南大学
信息科学
与工程
学院
佛山科学技术学院信息科学与工程学院
出处
《信息化研究》
2011年第5期41-44,共4页
基金
国家自然科学基金项目(No:60872073No:51075068)
广东省自然科学基金(10252800001000001)资助项目
文摘
支持向量机的训练需要求解一个带约束的二次规划问题,但在数据规模很大情况下,经典训练方法将变得很困难。本文提出一种基于改进的混合蛙跳算法的SVM训练算法。针对混合蛙跳算法搜索速度慢且容易陷入局部极值的缺陷,将模拟退火思想引入到混合蛙跳算法中,提出一种改进的混合蛙跳算法。该算法保持了混合蛙跳算法参数少和容易实现的特点,同时通过模拟退火的降温过程来提高算法的进化速度和精度。实验结果表明,该算法能显著提高收敛速度,并能有效克服局部极值,在SVM训练中具有良好效果。
关键词
支持向量机
混合蛙跳算法
模拟退火
Keywords
support vector machine(SVM)
shuffled frog leaping algorithm(SFLA)
simulated annealing(SA)
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进混合蛙跳算法的SVM分类算法
李希婷
孙璐
钱永亮
邹采荣
《信息化研究》
2011
6
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职称材料
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参考文献
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