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基于PSO-SVM的产品服务系统配置

Product Service System Configuration Based on PSO-SVM

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产品服务系统(PSS)配置目的是根据客户需求,从产品模块和服务模块的实例中找出特定的实例组合.为了满足个性化、多样化的客户需求,快速准确地给出相应PSS配置,可将其视为多分类问题,提出基于支持向量机的PSS配置方法.支持向量机对内部参数依赖性极高,为了找出与分类问题相契合的参数,利用粒子群算法全局寻优能力,搜索支持向量机最优参数,将最优参数代入支持向量机模型中,得出用于满足客户需求的最优PSS配置方案.以中央空调产品服务系统配置为例进行分析,得出PSO-SVM正确率为89.84％,比传统支持向量机提高6.75％,验证了该方法有效性.

崔兆亿、耿秀丽

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上海理工大学管理学院,上海200093

产品服务系统 支持向量机 粒子群算法

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2021

10.11907/rjdk.202181

软件导刊
湖北省信息学会

软件导刊

影响因子：0.524
ISSN：1672-7800
年,卷(期)：2021.20(8)
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