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基于改进的支持向量机决策树电梯载重分类方法研究

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摘要 针对支持向量机决策算法(SVMDT)存在误差累积的缺陷,需要用优化算法来优化树结构以防止误差累积,常用的粒子群算法(PSO)往往存在陷入局部最优的问题。基于此,本文提出一种基于模拟退火的粒子群优化支持向量机决策树算法,该方法既保证了粒子群算法的全局寻优能力,又能避免防止陷入局部最优的缺陷。通过仿真实验与一些传统优化算法相比较后发现,该方法将分类精度有了一定的提高。
作者 吴与玮
机构地区 华中科技大学无锡研究院
出处 《中国设备工程》 2019年第22期192-194,共3页 China Plant Engineering
基金 江苏省前瞻性联合研究项目（BY2014023-25,BY2016022-28）
关键词 支持向量机决策树 模拟退火 粒子群算法
分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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参考文献2

二级参考文献27

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共引文献97

中国设备工程
2019年 第22期

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