留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

将微粒群和支持向量机用于耕地驱动因子选择的研究

杨柳 刘艳芳

杨柳, 刘艳芳. 将微粒群和支持向量机用于耕地驱动因子选择的研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(2): 248-251.
引用本文: 杨柳, 刘艳芳. 将微粒群和支持向量机用于耕地驱动因子选择的研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(2): 248-251.
YANG Liu, LIU Yanfang. Feature Subset Selection for Driving Forces of Cultivated Land Based on PSO-SVM[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(2): 248-251.
Citation: YANG Liu, LIU Yanfang. Feature Subset Selection for Driving Forces of Cultivated Land Based on PSO-SVM[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(2): 248-251.

将微粒群和支持向量机用于耕地驱动因子选择的研究

基金项目: 国家863计划资助项目(2007AA12Z225);国家“十一五”支撑计划资助项目(2006BAB15B04)
详细信息
    作者简介:

    杨柳,讲师,博士,现主要从事土地利用规划、空间数据挖掘等研究。

  • 中图分类号: P271

Feature Subset Selection for Driving Forces of Cultivated Land Based on PSO-SVM

Funds: 国家863计划资助项目(2007AA12Z225);国家“十一五”支撑计划资助项目(2006BAB15B04)
计量
  • 文章访问数:  576
  • HTML全文浏览量:  31
  • PDF下载量:  385
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2009-12-17
  • 修回日期:  2009-12-17
  • 刊出日期:  2010-02-05

将微粒群和支持向量机用于耕地驱动因子选择的研究

    基金项目:  国家863计划资助项目(2007AA12Z225);国家“十一五”支撑计划资助项目(2006BAB15B04)
    作者简介:

    杨柳,讲师,博士,现主要从事土地利用规划、空间数据挖掘等研究。

  • 中图分类号: P271

摘要: 结合微粒群算法(PSO)具有执行速度快、受问题维数变化影响小的优点及支持向量机算法(SVM)结构风险最小化原理,构建了基于离散二进制微粒群(BPSO)与支持向量机的耕地驱动力因子选择方法,使用特征子集中确定的特征来训练支持向量回归机,用适应度函数来评价回归机的性能,指导BPSO的搜索。实验表明,该方法能有效地提取出耕地驱动因子的特征子集,从而降低了指标的维数,保留了关键信息,以获得知识的最小表达。

English Abstract

杨柳, 刘艳芳. 将微粒群和支持向量机用于耕地驱动因子选择的研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(2): 248-251.
引用本文: 杨柳, 刘艳芳. 将微粒群和支持向量机用于耕地驱动因子选择的研究[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(2): 248-251.
YANG Liu, LIU Yanfang. Feature Subset Selection for Driving Forces of Cultivated Land Based on PSO-SVM[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(2): 248-251.
Citation: YANG Liu, LIU Yanfang. Feature Subset Selection for Driving Forces of Cultivated Land Based on PSO-SVM[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(2): 248-251.

目录

    /

    返回文章
    返回