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基于粒子群算法与图形处理器加速的支持向量机参数优化方法

毛耀宗 陈珂 江弋 邹权

厦门大学学报(自然科学版)2013,Vol.52Issue(5):609-612,4.
厦门大学学报(自然科学版)2013,Vol.52Issue(5):609-612,4.DOI:10.6043/j.issn.0438-0479.2013.05.006

基于粒子群算法与图形处理器加速的支持向量机参数优化方法

Parameter Optimization of SVM Based on Particle Swarm Optimization Algorithm and GPU Acceleration

毛耀宗 1陈珂 2江弋 1邹权1

作者信息

  • 1. 厦门大学信息科学与技术学院,福建厦门361005
  • 2. 广东石油化工学院计算机科学与技术系,广东茂名525000
  • 折叠

摘要

关键词

支持向量机/粒子群算法/图形处理器/参数寻优

Key words

support vector machine(SVM)/particle swarm optimization(PSO)/graphic processing unit(GPU)/parameter optimization

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

毛耀宗,陈珂,江弋,邹权..基于粒子群算法与图形处理器加速的支持向量机参数优化方法[J].厦门大学学报(自然科学版),2013,52(5):609-612,4.

基金项目

国家自然科学基金项目(61001013,61102136) (61001013,61102136)

福建省自然科学基金项目(2011J05158,2010J01351) (2011J05158,2010J01351)

厦门大学学报(自然科学版)

OA北大核心CSCDCSTPCD

0438-0479

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