10.3969/j.issn.1000-3428.2010.23.062
基于混沌粒子群优化的支持向量机训练方法
为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出一种混沌粒子群算法.该算法对Circle模型进行改进,将其引入粒子群算法中,避免了粒子群算法陷入局部最优.给出应用混沌粒子群算法训练SVM的方法,并将其应用于人脸识别.仿真实验结果表明,改进的CPSO-SVM方法比CPSO-SVM和PSO-SVM方法有更好的识别性能.
支持向量机、Circle映射、混沌粒子群优化、惯性权重、人脸识别
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TP311.52(计算技术、计算机技术)
甘肃省教育厅硕士生导师基金资助项目0803-07
2011-03-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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189-191