一种新的基于混合粒子的粒化支持向量机算法

作     者：汪济洲 鲁昌华 蒋薇薇 Wang Jizhou;Lu Changhua;Jiang Weiwei

作者机构：合肥工业大学计算机与信息学院合肥230031 合肥学院电子系合肥230061 

出 版 物：《电子测量与仪器学报》 (Journal of Electronic Measurement and Instrumentation)

年 卷 期：2015年第29卷第4期

页      面：591-597页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0835[工学-软件工程] 081002[工学-信号与信息处理] 

主　　题：粒子支持向量机 混合粒子 超平面 

摘      要：粒计算是信息处理邻域中新的概念和计算方法,但是,传统粒子支持向量机算法存在着映射前后的数据分布不一致的问题,同时,由于使用粒子中心替代粒子从而导致精度下降。为此,提出基于映射后的混合粒子支持向量机算法,首先,利用mercer核函数将数据映射到高维空间,粒化计算后,找出含有更多分类信息的混合粒子,提取后作为输入集合对超平面进行训练,利用几何分析调整最优超平面,并采用基于QPSO算法对关键参数进行最优求解,从而提高算法的精度。实验表明该算法比传统粒子支持向量机算法正确率高10%,说明改进的粒化支持向量机算法提升效果明显。