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| 基于粒子群算法的投影孪生支持向量机 | |
| 作者单位： | 安庆师范大学 数理学院,安徽 安庆 246133;安庆师范大学 数理学院,安徽 安庆 246133 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金;安徽省高等学校优秀青年人才支持计划;安徽省自然科学基金;安徽省自然科学基金 |
| 摘 要： | 投影孪生支持向量机(Projection Twin Support Vector Machine,PTSVM)是一种有效的分类算法,存在参数选择困难和算法总体运行时间过长等问题.文章将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和PTSVM相结合,提出一种基于粒子群算法的投影孪生支持向量机(PSO-PTSVM).该算法能够快速寻找最优参数,较好地解决PTSVM参数选择困难的问题.在UCI数据集上验证PSO-PTSVM的有效性,实验结果表明,PSO-PTSVM运行总时间短,在大多数数据集上具有较高的分类精度. |
| 关 键 词： | 二类分类 孪生支持向量机 粒子群算法 |
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