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磷虾群算法优化支持向量机的威胁估计
黄璇; 郭立红; 李姜; 于洋
2016-06-15
发表期刊光学精密工程
期号6页码:1448-1455
摘要为提高目标威胁估计的预测精度,在传统支持向量机优化方法的基础上,提出了采用磷虾群算法优化支持向量机的威胁估计方法。介绍了磷虾群算法和支持向量机的原理,并基于此采用磷虾群算法对支持向量机中的惩罚参数和核函数参数进行优化,寻找最优的惩罚参数和核函数参数;建立磷虾群优化支持向量机的目标威胁估计模型,并实现基于该模型的目标威胁估计算法。采集90组原始数据组成训练集、30组数据组成测试集,对该目标威胁估计算法进行仿真实验。实验结果显示,磷虾群算法优化支持向量机的预测误差为0.002 91,小于采用粒子群算法或萤火虫算法优化的支持向量机。结果表明,磷虾群优化支持向量机的目标威胁估计方法可以有效地完成目标威胁估计。
关键词威胁估计 磷虾群 支持向量机 参数寻优
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/58136
专题中科院长春光机所知识产出
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GB/T 7714
黄璇,郭立红,李姜,等. 磷虾群算法优化支持向量机的威胁估计[J]. 光学精密工程,2016(6):1448-1455.
APA 黄璇,郭立红,李姜,&于洋.(2016).磷虾群算法优化支持向量机的威胁估计.光学精密工程(6),1448-1455.
MLA 黄璇,et al."磷虾群算法优化支持向量机的威胁估计".光学精密工程 .6(2016):1448-1455.
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