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| 基于支持向量机的农业科技项目分类研究 | |
| 作者姓名： | 王喜宾 张小平 王翰虎 孙兴 |
| 作者单位： | 贵州大学计算机科学与信息学院,贵州贵阳,550025 |
| 基金项目： | 贵州省科技计划项目,贵州省农业科技项目数据库应用系统 |
| 摘 要： | 农业科技项目投入是解决“三农问题”的关键途径,而农业科技项目分类是农业科技项目投入的参考依据.支持向量机( SVM)是借助最优化方法解决分类问题的方法,较好地克服了“维数灾难”和“有限样本的学习分类”等问题.通过选择不同的核函数和对应的参数可以构造不同的分类器,参数的选择决定了其学习和泛化能力.为此,提出了粒子群优化(... |
| 关 键 词： | 支持向量机 核参数选取 粒子群优化 农业科技项目 |
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