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申请/专利权人：梅睿彪
摘要：本发明涉及人工智能领域，特别涉及一种动态调整惯性权重的粒子群优化支持向量机算法，具体包括以下步骤：S1.初始化；S2.计算适应度；S3.更新个体最优；S4.更新全局最优；S5.终止条件。本发明通过改进的PSOWPSO算法，更高效地确定能够优化SVM分类效果的误差惩罚参数和核函数参数；改进了的PSO算法倾向于在算法的后期阶段陷入局部最优解以及由其他改进PSO算法引发的后期稳定性问题，旨在达到更佳的优化性能。
主权项：1.一种动态调整惯性权重的粒子群优化支持向量机算法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1.初始化：生成初始粒子群，为每个粒子指定随机的初始位置和速度；S2.计算适应度：为每个粒子计算适应度值；S3.更新个体最优：对每个粒子而言，将其当前适应度值与其历史最佳适应度值，个体最优，记为pbest，进行比较；若当前位置具有更高的适应度值，则将当前位置更新为新的pbest；S4.更新全局最优：对每个粒子而言，将其适应度值与整个粒子群的历史最佳适应度值，全局最优，记为gbest，进行比较；若当前位置具有更高的适应度值，则将当前位置更新为新的gbest；在计算下一次迭代的速度和位置时，对于惯性因子ω，其惯性权重具体公式为： 其中，x＝tT，k是介于0到1之间的随机数，其具体值根据实际情况调整确定；需满足以下条件： 其中，C表示一个大于1的整数值，iter代表迭代次数，而j是介于0和1之间的参数，其具体值根据实际情况而定；N指总迭代次数，ncc[i]代表第i个粒子在连续迭代过程中未更新位置的次数，n为根据实际情况的设定值，pre[i]用于标示该粒子在之前的迭代中是否采用了此策略；S5.终止条件：若达到预设的终止条件，如最大迭代次数或适应度阈值，则停止算法；否则，返回步骤S2继续执行。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 梅睿彪 一种动态调整惯性权重的粒子群优化支持向量机算法
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