| 结合二进制PSO的SVM在园林评价中的应用 |
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| 引用本文： | 李雪,刘弘.结合二进制PSO的SVM在园林评价中的应用[J].计算机工程与应用,2009,45(6):213-215. |
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| 作者姓名： | 李雪 刘弘 |
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| 作者单位： | 山东师范大学,信息科学与工程学院,济南,250014 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，山东省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 根据支持向量机算法的原理,建立基于支持向量机的园林设计评价模型,通过引入二进制微粒群算法对影响园林设计的特征参数进行选择,解决了大量无关或冗余特征所造成的"维数灾难"和降低分类器性能的问题,利用SVM多类分类器实现了对园林设计的评价。实例分析表明,该方法提高了园林设计评价的准确性和可靠性。
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| 关 键 词： | 微粒群算法 支持向量机 特征选择 园林设计评价 多类分类器 |
| 收稿时间： | 2008-1-7 |
| 修稿时间： | 2008-3-26
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Binary PSO combination of SVM in evaluation of garden |
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| LI Xue,LIU Hong.Binary PSO combination of SVM in evaluation of garden[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(6):213-215. |
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| Authors: | LI Xue LIU Hong |
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| Affiliation: | LI Xue,LIU Hong School of Information Science , Engineering,Sh,ong Normal University,Jinan 250014,China |
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| Abstract: | According to the SVM algorithm theory,SVM based garden design evaluation model is established.By introducing binary PSO algorithm,the characteristic parameters of garden design is chosen to address the dimension disaster caused by a large number of irrelevant or redundant features,the garden design evaluation is maken by SVM multi-classifiers.Case analysis shows that this method can enhance the accuracy and reliability of the garden design evaluation. |
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| Keywords: | Particle Swarm Optimization（PSO） Support Vector Machine（SVM） feature selection garden design evaluation multiclassifiers |
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