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随着人们创新水平的不断提高,为了更加准确的实现机器人的导航任务,提出了一种基于改进的粒子群优化支持向量机中的参数的方法.首先利用主成分分析法对数据进行降维,然后利用改进的粒子群优化算法,对SVM中的惩罚参数c和核函数的参数g进行优化,最后代入到SVM中,以此来达到运用SVM对机器人的导航任务进行分类识别.相对于其他算法,容易发现改进的粒子群优化算法优化后的支持向量机可以达到很好的效果.这种识别分类可以帮助人们很好的对机器人进行导航,对今后机器人的研究具有很大的应用价值. 相似文献
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