粒子群优化覆盖算法

摘要：

在覆盖算法中,识别精度与泛化能力之间存在矛盾.为此,结合粒子群优化(PSO)具有的全局搜索能力,提出一种PSO覆盖算法.将领域覆盖算法中每一类样本形成的一组覆盖转化为粒子群,并在迭代过程中搜索出较好的覆盖粒子,从而得到一组个数较少且分类效果较好的覆盖.实验结果表明,该算法具有较高的分类识别精度及较优的泛化能力.

关键词：粒子群优化、机器学习、覆盖算法、全局搜索、泛化

所属期刊栏目：37

分类号：TP311.52(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省高等学校省级自然科学基金资助项目KJ2011A006

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：167-169