SVM性能的免疫鱼群多目标优化研究 (2010年)

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文件名称：SVM性能的免疫鱼群多目标优化研究 (2010年)
文件大小：724KB
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更新时间：2021-05-18 01:05:04
工程技术 论文 SVM算法的训练精度和训练速度是衡量其性能的2个重要指标。以这2个指标为目标变量建立SVM性能多目标优化问题的数学模型,采用直接对多个目标同时进行优化的方法求得问题的Pareto近似解集。在求解Pareto近似解集时,将免疫原理中的浓度机制引入基本鱼群算法中,形成一种改进的免疫鱼群算法。以非线性动态系统仿真数据为样本数据,并采用改进的免疫鱼群算法求解SVM性能多目标优化问题的Pareto近似解集。仿真结果表明,在解决多目标优化问题时,免疫鱼群算法相对于基本鱼群算法和遗传算法具有更好的优越性。