APMPSO-SVM
2016-04-06 17:06:34 4 举报
APMPSO-SVM是一种结合粒子群优化(PSO)和支持向量机(SVM)的混合优化算法。该算法首先使用PSO进行全局搜索,然后利用SVM进行局部精确调整。APMPSO-SVM的主要优点是能够有效地处理高维、非线性和大规模数据集问题。通过PSO的全局搜索能力,可以快速找到问题的近似最优解;而SVM的局部调整能力则可以进一步提高解的质量。此外,APMPSO-SVM还具有良好的鲁棒性和泛化能力,适用于各种类型的分类和回归问题。总的来说,APMPSO-SVM是一种强大且灵活的机器学习工具,能够在许多实际应用中取得优秀的性能。
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大纲/内容
通过自适应变异对粒子进行处理
路线2
生成初始种群
是
随机分组
判断是否满足收敛条件
终止,输出寻找到的最优惩罚参数与gama值
产生子代粒子
确定个体及全局最优值
否
计算各个粒子的适应值
数据不平衡处理
开始
更新粒子
计算中值最优值
路线1
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