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| 一种改进的人工蜂群算法优化的支持向量机 | |
| 作者单位： | ;1.江西理工大学 |
| 摘 要： | 为了改善现有支持向量机(Support Vector Machine)的机器学习效果依赖于参数选择,而参数选择通常依赖于经验的问题,在现有基础上,本文结合一种称为骨架人工蜂群算法(Bare-bones Artificial Bee Colony)的改进的人工蜂群算法对支持向量机的2个参数进行优化,并对该优化结果进行试验。试验结果表明,改进的支持向量机的准确率、识别速度均优于原本的支持向量机。 |
| 关 键 词： | 支持向量机 人工蜂群算法 参数优化 |
An Improved Artificial Bee Colony Algorithm Based on Support Vector Machine |
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