【摘 要】
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基于改进的细菌优化算法(BFO)的支持向量机(SVM)提出了一种有效的智能预警模型(IBFO-SVM),并对社区矫正人员出现的躯体化障碍严重程度进行了预测。在IBFO-SVM中,在细菌优化算法中引
【机 构】
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西北工业大学计算机学院,温州大学心理健康教育中心,温州大学数理与电子信息工程学院
【基金项目】
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浙江省自然科学基金项目(LY17F020012,Y14F020126);温州市科技计划项目(ZG2017019)
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基于改进的细菌优化算法(BFO)的支持向量机(SVM)提出了一种有效的智能预警模型(IBFO-SVM),并对社区矫正人员出现的躯体化障碍严重程度进行了预测。在IBFO-SVM中,在细菌优化算法中引入反向学习策略,增加细菌种群的多样性,并使初始种群的个体尽可能均匀分布,提高BFO优化过程的收敛速度同时减少了BFO陷入局部最优解的概率。然后利用提出的反向细菌优化算法(IBFO)来确定SVM的两个最优参数(惩罚系数和核宽)。最后,将IBFO-SVM模型与基于原始细菌优化的SVM模型(BFO-SVM)、基于遗传算
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