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改進(jìn)遺傳算法的支持向量機(jī)特征選擇解決方案介紹
支持向量機(jī)是一種在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的機(jī)器學(xué)習(xí)方法[1]，通過學(xué)習(xí)類別之間分界面附近的精確信息,可以自動(dòng)尋找那些對(duì)分類有較好區(qū)分能力的支持向量,由此構(gòu)造出的分類器可以使類與類之間的間隔最大化,因而
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基于改進(jìn)遺傳算法的支持向量機(jī)特征選擇
引言 支持向量機(jī)是一種在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的機(jī)器學(xué)習(xí)方法[1]，通過學(xué)習(xí)類別之間分界面附近的精確信息,可以自動(dòng)尋找那些對(duì)分類有較好區(qū)分能力的支持向量,由此構(gòu)造出的分類器可以使類與類之間的間隔最大
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改進(jìn)遺傳算法的支持向量機(jī)特征選擇解決方案
支持向量機(jī)是一種在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的機(jī)器學(xué)習(xí)方法[1]，通過學(xué)習(xí)類別之間分界面附近的精確信息,可以自動(dòng)尋找那些對(duì)分類有較好區(qū)分能力的支持向量,由此構(gòu)造出的分類器可以使類與類之間的間隔最大化,
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基于改進(jìn)遺傳算法的支持向量機(jī)特征選擇
引言 支持向量機(jī)是一種在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來的機(jī)器學(xué)習(xí)方法[1]，通過學(xué)習(xí)類別之間分界面附近的精確信息,可以自動(dòng)尋找那些對(duì)分類有較好區(qū)分能力的支持向量,由此構(gòu)造出的分類器可以使類與類之間的間隔
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基于改進(jìn)遺傳算法的油田配電網(wǎng)無功優(yōu)化
遺傳算法是一種模擬生物進(jìn)化過程的優(yōu)化算法，可用來求解包含離散化變量的復(fù)雜優(yōu)化問題。將遺傳算法應(yīng)用于油田配電網(wǎng)無功優(yōu)化，并對(duì)常規(guī)遺傳算法的編碼方式、遺傳算子以及終止判據(jù)等方面進(jìn)行改進(jìn)．提高了計(jì)算效率和全局尋優(yōu)能力。通過對(duì)油田配電網(wǎng)的分析和計(jì)算，結(jié)果表明該改進(jìn)遺傳算法應(yīng)用于油田無功優(yōu)化是合理可行的，其優(yōu)化效果優(yōu)于傳統(tǒng)遺傳算法。
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