| 基于改进PSO算法优化SVM模型的面色识别 |
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| 引用本文： | 李周姿,冯跃,林卓胜,徐红.基于改进PSO算法优化SVM模型的面色识别[J].计算机仿真,2022,39(4):241-247. |
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| 作者姓名： | 李周姿 冯跃 林卓胜 徐红 |
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| 作者单位： | 五邑大学智能制造学部,广东 江门529020,五邑大学智能制造学部,广东 江门529020;维多利亚大学,澳大利亚 墨尔本 |
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| 基金项目： | 广东省五邑大学校内科研项目 |
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| 摘 要： | 针对传统中医诊断信息技术中,存在样本不平衡及面色识别精度低的问题,提出了基于改进粒子群算法的支持向量机(SVM)模型.由于数据量的限制,选择SVM小样本分类模型.采用粒子群算法为SVM模型选择合理参数.采用惯性权重先增后减的更新策略,同时利用自适应高斯模型对粒子群算法进行改进,应对容易陷入局部最优的问题.研究了384个...
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| 关 键 词： | 面色识别 支持向量机 参数优化 粒子群算法 惯性权重 高斯模型 |
Face color recognition based on SVM model optimized by improved PSO algorithm |
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| LI Zhou-zi,FENG Yue,LIN Zhuo-sheng,XU Hong.Face color recognition based on SVM model optimized by improved PSO algorithm[J].Computer Simulation,2022,39(4):241-247. |
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| Authors: | LI Zhou-zi FENG Yue LIN Zhuo-sheng XU Hong |
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