陈锴鹏

作品数：1被引量：2H指数：1
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供职机构：郑州大学电气工程学院更多>>
发文主题：决策函数支持向量机预测控制PSO优化粒子群算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《郑州大学学报（工学版）》更多>>
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基于决策函数及PSO优化的SVM预测控制应用研究被引量：2
《郑州大学学报（工学版）》2013年第2期53-56,共4页王杰 陈锴鹏 
国家自然科学基金资助项目(60905039)
SVM处理大样本问题时性能明显不如神经网络,因此笔者利用矩阵变换进行决策函数的简化来提升SVM的训练速度,对SVM建模时非必需的支持向量进行约简,并引入一个松弛变量来提升约简效果.实验证明,约简后支持向量个数减少三分之一以上.SVM所...
关键词：支持向量机 决策函数 粒子群算法 预测控制 
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