基于人工蜂群算法的数据分类感知研究
王小君
深圳信息职业技术学院 深圳518172
摘要：数据分类的感知机是将线性可分的训练样本数据实例划分为正负两类的分离超平面,分类准则是使得误分类点达到最小,采用梯度下降法对损失函数进行极小化,求得分离超平面.但这种迭代方法求出的超平面不唯一,对训练样本数据的分类效果好,可能对测试集数据的分类效果较差,即泛化能力不理想.论文把人工蜂群算法用于求解数据分类感知机模型,构造了一个适用于蜂群算法的损失函数,提高了算法的分类精度.
关键词：数据分类感知人工蜂群算法分离超平面
分类号：TP181(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(71101096)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 866-869,915 )
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