粒子群与遗传算法优化支持向量机的应用

摘要：

为了提高参数优化精度,研究将粒子群算法与支持向量机相结合,建立基于粒子群算法的支持向量机复杂过程系统稳态模型.在此基础上,为解决粒子群算法容易出现早熟收敛、搜索精度不高、在迭代的后期效率低、容易陷入局部极优点等问题,提出了引入遗传算法的改进粒子群算法.通过利用改进后的粒子群算法对支持向量机参数进行优化,并应用到青霉素发酵这一复杂工业系统.仿真结果表明,改进算法提高了工业产量,实现了对系统结果的优化.

关键词：粒子群优化算法、遗传算法、支持向量机、青霉素发酵

所属期刊栏目：24

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：黑龙江省教育厅科学技术研究项目12521092

在线出版日期：2019-07-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：87-92