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论文编号 201704-123
论文题目 人工蜂群算法优化感知机
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作者之间用逗号“,”分隔,最后为实心圆点“.”,

示例1:原姓名写法:Albert Einstein,编入参考文献时写法:Einstein A.

示例2:原姓名写法:李时珍;编入参考文献时写法:LI S Z.

示例3:YELLAND R L,JONES S C,EASTON K S,et al.

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人工蜂群算法优化感知机

首发时间:2017-04-13

何东航 1   

何东航(1991),男,硕士研究生,主要研究方向:数据挖掘,机器学习

易正俊 1   

易正俊(1963-),男,重庆大学教授,研究生导师,主要从事智能算法研究、量子神经网络等方面研究

  • 1、重庆大学数学与统计学院

摘要:感知机是将线性可分的训练样本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,对训练样本的分类效果好,可能对测试集的分类效果较差,即泛化能力不理想。本文把人工蜂群算法用于求解感知机模型,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: 感知机 人工蜂群算法 分离超平面

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Artificial bee colony algorithm to optimize perceptron

HE Donghang 1   

何东航(1991),男,硕士研究生,主要研究方向:数据挖掘,机器学习

YI Zhengjun 1   

易正俊(1963-),男,重庆大学教授,研究生导师,主要从事智能算法研究、量子神经网络等方面研究

  • 1、School of Mathematics and Statistics,Chongqing University,Chongqing 401331

Abstract:Perceptron is a separation hyperplane,a linear separable training sample can be divided into positive and negative two types.The classification criterion is to minimize the misclassification points. The gradient descent method is used to minimize the loss function,acquire the separating hyperplane.However, the hyperplane obtained by this iterative method is not unique, and the classification effect of the training samples is good, but the classification effect of the test set is poor,namely generalization ability is unsatisfactory.In this paper, using artificial colony algorithm for solving perceptron model, constructs a loss function is suitable for the colony algorithm, improves the classification accuracy of the algorithm. Key Words:Perceptron ;separation hyperplane;artificial bee colony algorithm

Keywords: Perceptron separation hyperplane artificial bee colony algorithm

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何东航,易正俊. 人工蜂群算法优化感知机[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2017-04-13]. http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201704-123.

No.4724378119055514****

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