Parameters Optimization of Support Vector Machine Based on Simulated Annealing and Improved QPSO

机译：基于模拟退火和改进QPSO的支持向量机参数优化

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To complete the parameters optimization of Support Vector Machine, the QPSO algorithm is improved, the method based on simulated Annealing and Improved QPSO is put forward, and UCI simulation is used to improve the classify precision of the Support Vector Machine.

机译：为了完成支持向量机的参数优化，对QPSO算法进行了改进，提出了基于模拟退火和改进QPSO的方法，并通过UCI仿真提高了支持向量机的分类精度。

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来源
《International Conference on Industrial Control and Electronics Engineering;ICICEE 2012》|2012年|p.1089- 1091|共3页
会议地点 Xi'an(CN)
作者
Wanling, Li; Zhensheng, Wang; Xiangjun, Song;
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