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基于支持向量机的农业科技项目分类研究

王喜宾  张小平  王翰虎  孙兴  
【摘要】:农业科技项目投入是解决"三农问题"的关键途径,而农业科技项目分类是农业科技项目投入的参考依据。支持向量机(SVM)是借助最优化方法解决分类问题的方法,较好地克服了"维数灾难"和"有限样本的学习分类"等问题。通过选择不同的核函数和对应的参数可以构造不同的分类器,参数的选择决定了其学习和泛化能力。为此,提出了粒子群优化(PSO)算法和K-折交叉验证来搜索最优参数,并将其应用到农业科技项目分类中。实验结果表明,该方法搜索到的参数达到了较高的准确率,对农业科技项目分类分析有较大的帮助。

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