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《计算机工程与应用》 2010年01期
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基于PSO的LS-SVM特征选择与参数优化算法

姚全珠  蔡婕  
【摘要】:针对最小二乘支持向量机特征选择及参数优化问题,提出了一种基于PSO的LS-SVM特征选择与参数同步优化算法。首先产生若干种群(特征子集),然后用PSO算法对特征及参数进行优化。在UCI标准数据集上进行的仿真实验表明,该算法可有效地找出合适的特征子集及LS-SVM参数,且与基于遗传算法的最小二乘支持向量机算法(GALS-SVM)和传统的LS-SVM算法相比具有较好的分类效果。
【作者单位】西安理工大学计算机科学与工程学院;
【分类号】:TP301.6

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