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针对光滑孪生支持向量机(smooth twin support vector machines,STWSVM)采用的Sigmoid光滑函数逼近精度低的问题,提出一种基于Newton-Armij o优化的多项式光滑孪生支持向量机(polynomial smooth twin support vector machines... 相似文献
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针对传统烟花算法存在寻优精度低,多样性差,爆炸更新具有盲目性的不足,提出一种融合算术优化算法的混合型烟花算法。首先,该算法利用算术中乘除运算和加减运算实现烟花的爆炸操作,从而提高算法的收敛能力和寻优精度。其次,采用“精英”选择策略取代“轮盘赌”选择策略,降低算法复杂度。最后,通过对8个基准函数优化测试以及联合谱聚类算法对2个UCI基本数据集进行分类实验来评估该算法的有效性。实验结果表明,该算法对于函数优化能够较好的寻优求解在4个测试函数上精度误差从10-100附近降低至10-300,在谱聚类算法的应用中适应度值平均值至少优于原算法3.3%,总体性能优秀。 相似文献
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