粒子群与遗传算法优化支持向量机的应用
Journal of Harbin University of Science and Technology（2019）
Abstract
为了提高参数优化精度,研究将粒子群算法与支持向量机相结合,建立基于粒子群算法的支持向量机复杂过程系统稳态模型.在此基础上,为解决粒子群算法容易出现早熟收敛、搜索精度不高、在迭代的后期效率低、容易陷入局部极优点等问题,提出了引入遗传算法的改进粒子群算法.通过利用改进后的粒子群算法对支持向量机参数进行优化,并应用到青霉素发酵这一复杂工业系统.仿真结果表明,改进算法提高了工业产量,实现了对系统结果的优化.
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