[发明专利]基于二类支持向量机和粒子群算法的近海水质评价方法无效
| 申请号： | 201210381181.8 | 申请日： | 2012-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN102902985A | 公开（公告）日： | 2013-01-30 |
| 发明（设计）人： | 倪彤光;顾晓清;张艳慧 | 申请（专利权）人： | 常州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 楼高潮 |
| 地址： | 213164 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于二类支持向量机和粒子群算法的近海水质评价方法，其包括以下步骤：选择近海水质评价因素作为特征信息，建立样本数据集，并对特征信息进行归一化处理，完成特征信息的预处理，将所有的特征信息组成特征向量；确定近海水质评价等级，对近海水质评价等级进行二进制编码，并构造支持向量机网络；采用粒子群优化算法进行参数寻优并得到最优向量参数；采用最优向量参数对支持向量机网络中的每个二类支持向量机进行训练；S5、利用训练完成的支持向量机网络，输入待分类的样本集，获得对其预测的结果，完成近海水质的等级评价。本发明实现了根据选定的近海海域的污染物特征进行多类近海水质等级的评价。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 支持 向量 粒子 算法 近海 水质 评价 方法 | ||
【主权项】：
一种基于二类支持向量机和粒子群算法的近海水质评价方法，其特征在于，其包括以下步骤：S1、选择近海水质评价因素作为特征信息，建立样本数据集，并对特征信息进行归一化处理，完成特征信息的预处理，将所有的特征信息组成特征向量；S2、确定近海水质评价等级，对近海水质评价等级进行二进制编码，并构造支持向量机网络；S3、为了能够在更大范围内寻找二类支持向量机的惩罚参数和核函数参数的最佳值，采用粒子群优化算法进行参数寻优并得到最优向量参数；S4、采用步骤S3所得的最优向量参数对支持向量机网络中的每个二类支持向量机进行训练；S5、利用步骤S4训练完成的支持向量机网络，输入待分类的样本集，获得对其预测的结果，完成近海水质的等级评价。
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