%0 Journal Article
%T 粒子群与遗传算法优化支持向量机的应用
%A 满春涛
%A 刘博
%A 曹永成
%J 哈尔滨理工大学学报
%D 2019
%R 10.15938/j.jhust.2019.03.014
%X 为了提高参数优化精度，研究将粒子群算法与支持向量机相结合，建立基于粒子群算法的支持向量机复杂过程系统稳态模型。在此基础上，为解决粒子群算法容易出现早熟收敛、搜索精度不高、在迭代的后期效率低、容易陷入局部极优点等问题，提出了引入遗传算法的改进粒子群算法。通过利用改进后的粒子群算法对支持向量机参数进行优化，并应用到青霉素发酵这一复杂工业系统。仿真结果表明，改进算法提高了工业产量，实现了对系统结果的优化
%K 粒子群优化算法
%K 遗传算法
%K 支持向量机
%K 青霉素发酵
%U http://hlgxb.hrbust.edu.cn//oa/darticle.aspx?type=view&id=20190314