[发明专利]分类预测模型的优化方法、装置及终端设备在审
| 申请号： | 201711249399.7 | 申请日： | 2017-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN108229536A | 公开（公告）日： | 2018-06-29 |
| 发明（设计）人： | 陈慧灵;王科杰;朱彬磊;赵学华;蔡振闹;童长飞;黄辉;李俊 | 申请（专利权）人： | 温州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/00;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 官建红 |
| 地址： | 325000 浙江省温州市瓯海*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明适用于计算机技术领域，提供了一种分类预测模型的优化方法、装置及终端设备，所述方法包括：获取训练样本数据，所述训练样本数据包括属性样本数据和类别样本数据；采用所述训练样本数据，通过结合果蝇优化算法和灰狼优化算法获取所述分类预测模型的最优惩罚系数C和最优核宽γ；根据所述最优惩罚系数C和最优核宽γ构建最优的所述分类预测模型。本发明实施例通过将所述果蝇优化算法与灰狼优化算法相结合，并获取所述分类预测模型的最优惩罚系数C和最优核宽γ，进而构建最优的分类预测模型，使得所述分类预测模型具有优秀的全局寻优能力，对具体应用场景的问题能够快速地得到准确的分析结果。 | ||
| 搜索关键词： | 预测模型 优化算法 分类 训练样本数据 惩罚系数 终端设备 果蝇 构建 计算机技术领域 类别样本 样本数据 应用场景 寻优 优化 全局 | ||
【主权项】：
1.一种分类预测模型的优化方法，其特征在于，包括：获取训练样本数据，所述训练样本数据包括属性样本数据和类别样本数据；采用所述训练样本数据，通过结合果蝇优化算法和灰狼优化算法获取所述分类预测模型的最优惩罚系数C和最优核宽γ；根据所述最优惩罚系数C和最优核宽γ构建最优的所述分类预测模型。
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