| 基于引力搜索算法的SVM参数优化及应用 |
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| 引用本文： | 戴娟,顾斌杰,潘丰. 基于引力搜索算法的SVM参数优化及应用[J]. 江南大学学报(自然科学版), 2013, 12(2): 127-131 |
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| 作者姓名： | 戴娟 顾斌杰 潘丰 |
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| 作者单位： | 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡,214122 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，江苏省高校优势学科建设工程项目 |
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| 摘 要： | 为了提高支持向量机(SVM)模型的拟合精度和泛化能力,以最小化输出量的均方误差为目标,采用基于万有引力定律的优化机制,提出了一种基于引力搜索算法的SVM参数优化方法。通过仿真实验验证,基于引力搜索算法的SVM回归模型不但精度高且泛化能力强。将该方法应用于谷氨酸发酵过程的建模研究,仿真结果表明,该方法可以提高谷氨酸质量浓度的预测精度。
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| 关 键 词： | 支持向量机 引力搜索算法 参数优化 谷氨酸发酵 |
Parameter Optimization and Application of SVM Based on Gravitational Search Algorithm |
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| DAI Juan , GU Bin-jie , PAN Feng. Parameter Optimization and Application of SVM Based on Gravitational Search Algorithm[J]. Journal of Southern Yangtze University:Natural Science Edition, 2013, 12(2): 127-131 |
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| Authors: | DAI Juan GU Bin-jie PAN Feng |
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| Affiliation: | (Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry,Ministry of Education,Jiangnan University,Wuxi 214122,China) |
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