کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
386320 | 660883 | 2011 | 9 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A self-adaptive embedded chaotic particle swarm optimization for parameters selection of Wv-SVM
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
![عکس صفحه اول مقاله: A self-adaptive embedded chaotic particle swarm optimization for parameters selection of Wv-SVM A self-adaptive embedded chaotic particle swarm optimization for parameters selection of Wv-SVM](/preview/png/386320.png)
چکیده انگلیسی
Particle swarm optimization (PSO) is a population-based swarm intelligence algorithm driven by the simulation of a social psychological metaphor instead of the survival of the fittest individual. Based on the chaotic system theory, this paper proposes new PSO method that uses chaotic mappings for parameter adaptation of Wavelet v-support vector machine (Wv-SVM). Since chaotic mapping enjoys certainty, ergodicity and the stochastic property, the proposed PSO introduces chaos mapping using logistic mapping sequences which increases its convergence rate and resulting precision. The simulation results show the parameter selection of Wv-SVM model can be solved with high search efficiency and solution accuracy under the proposed PSO method.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 38, Issue 1, January 2011, Pages 184–192
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 38, Issue 1, January 2011, Pages 184–192
نویسندگان
Qi Wu,