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基于改进鲸鱼算法优化SVM参数和特征选择
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-05-26

    • 基于改进鲸鱼算法优化SVM参数和特征选择

    • SVM parameters and feature selection optimization based on improved whale algorithm

    • “在数据分类领域，研究者提出了改进鲸鱼优化算法同步优化SVM的特征选择模型，有效提高了算法的收敛速度和计算精度，降低了特征维度，实现数据分类效果明显。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2023年53卷第10期 页码：2952-2963
    • 作者机构：

      1.宁夏大学 信息工程学院，银川 750021

      2.宁夏大数据与人工智能省部共建协同创新中心，银川 750021

      3.国网宁夏电力有限公司 电力科学研究院，银川 750011

    • 作者简介：

      郭辉（1975-），男，副教授，博士. 研究方向：人工智能，智能监控. E-mail：gh606@163.com

      李振东（1990-），男，讲师，博士. 研究方向：机器学习. E-mail：lizhendong@nxu.edu.cn

    • 基金信息：
      宁夏自然科学基金项目(2021AAC03035;2021AAC03117)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211348    

      中图分类号： TP301.6

    • 收稿：2021-12-07，

      纸质出版：2023-10-01

    移动端阅览

  • 郭辉,付接递,李振东等.基于改进鲸鱼算法优化SVM参数和特征选择[J].吉林大学学报（工学版）,2023,53(10):2952-2963. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211348.

    GUO Hui,FU Jie-di,LI Zhen-dong,et al.SVM parameters and feature selection optimization based on improved whale algorithm[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2023,53(10):2952-2963. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20211348.

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