%0 Journal Article
%T 一类支持向量机中引导式量子粒子群优化机理及实现
%A 姚富光
%A 钟先信
%J 重庆大学学报
%D 2011
%R 10.11835/j.issn.1000-582X.2011.02.018
%X 通过分析量子粒子群在一类超球面支持向量机训练优化的应用机理，提出一种基于引导式量子粒子群(D-QDPSO)的一类超球面支持向量机训练优化算法，根据Zoutendijk最速下行策略确定全局最优gbest的优化方向，计算引导粒子位置；同时在初始化时根据序列最小优化算法(SMO)得到靠近最优解的近似位置，并以约束平面边界点作为初始化粒子，扩大了搜索范围。实验表明，D-QDPSO算法有较好的收敛性能和泛化性能，其误识率比SMO降低约0.12%，运算速度比LPSO提高2倍左右。
%K 粒子群优化
%K 支持向量机
%K Zoutendijk最速下行策略
%K 引导粒子
%K 序列最小优化
%K LPSO
%U http://qks.cqu.edu.cn/cqdxzrcn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=201102019&flag=1