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J-GLOBAL ID：201802265522584454   整理番号：18A1271779

群知能アルゴリズム最適化サポートベクトルマシンのパラメータの概要【JST・京大機械翻訳】

Optimization of support vector machine parameters based on group intelligence algorithm

著者 (5件)： Li Su (北京工商大学 食品安全大数据技術北京市重点実験室,北京,100048) ,  Yuan Zhigao (北京工商大学 食品安全大数据技術北京市重点実験室,北京,100048) ,  Wang Cong (国家農業信息化工程技術研究中心,北京,100097) ,  Chen Tianen (国家農業信息化工程技術研究中心,北京,100097) ,  Guo Zhaochun (北京工商大学 食品安全大数据技術北京市重点実験室,北京,100048)
資料名： Zhineng Xitong Xuebao  (Zhineng Xitong Xuebao)
巻： 13  号： 1  ページ： 70-84  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2755A  ISSN： 1673-4785  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： サポートベクターマシン(SVM)は,統計的学習の理論に基づいているが,理論の完全性を持っているが,しかし,モデルパラメータの選択が難しいという問題は,まだ応用上のところにあるであろう。.............................最初に,サポートベクトルマシンと群知能アルゴリズムの基本概念を紹介した。次に,種々の古典的群知能アルゴリズムのサポートベクターマシンパラメータ最適化の最新の研究成果と,最適化プロセスの問題点と解決策を,系統的に述べた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  *サポートベクトルマシン ,  完全性 ,  *最適化
準シソーラス用語： パラメータ最適化 ,  モデルパラメータ ,  確率学習 ,  *群知能 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： support vector machine ,  statistical study ,  group intelligence algorithm ,  optimization of parameters ,  global optimization ,  parallel search ,  convergence speed ,  optimization accuracy

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 群知能 ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  サポートベクトルマシン ,  パラメータ ,  概要