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基于改进粒子群算法的孪生支持向量机: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2020年第11期41卷 3078-3082页; 作者：顾吉峰王蓓华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海200237; 为解决粒子群搜索算法局部最优解和收敛效率低的问题,提出一种改进型的粒子群搜索算法(IPSO)。为速度惯性权重引入自适应增益反馈率,提高收敛速度;引入渐变随机扰动,利用局部不确定性,跳出局部最小;利用IPSO对TWSVM的参数实现寻优。4种...; 为解决粒子群搜索算法局部最优解和收敛效率低的问题,提出一种改进型的粒子群搜索算法(IPSO)。为速度惯性权重引入自适应增益反馈率,提高收敛速度;引入渐变随机扰动,利用局部不确定性,跳出局部最小;利用IPSO对TWSVM的参数实现寻优。4种基准函数对IPSO的搜索性能的分析结果表明,IPSO有着更好的搜索能力和收敛速度,IPSO-TWSVM在不同数据集分类中的收敛速度和分类准确率上均优于其它算法。; 来源：详细信息评论

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