| 基于融合Levy飞行策略与自适应变异因子优化QPSO-SVM算法 |
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| 引用本文： | 季鹏,陈芳芳,徐天奇,霍艺文,齐琦.基于融合Levy飞行策略与自适应变异因子优化QPSO-SVM算法[J].云南民族大学学报(自然科学版),2023(2):217-224. |
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| 作者姓名： | 季鹏 陈芳芳 徐天奇 霍艺文 齐琦 |
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| 作者单位： | 1. 云南民族大学电气信息工程学院;2. 国网山东省博兴县供电公司;3. 国网黑龙江省伊春供电公司 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61761049)；;云南省教育厅科学研究基金(2021J0654)； |
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| 摘 要： | 为了提高SVM分类精度与泛化能力，故提出一种基于融合Levy飞行策略与自适应变异因子优化QPSO-SVM算法.用量子粒子群算法(quantum particle swarm optimization, QPSO)对SVM进行惩罚因子和核函数参数优化，并针对QPSO算法出现的早熟收敛的问题，采用Levy飞行策略与自适应变异因子对其进行修正.实验仿真结果表明，与其他的智能优化算法相比，所提出的模型具有较高的分类性能和预测精度.
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| 关 键 词： | 支持向量机 量子粒子群 自适应变异因子 核函数参数 惩罚因子 莱维飞行 |
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