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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Informatics Faculty of Presidente Prudente, University of Western Sao Paulo (UNOESTE) | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Estadual Paulista (UNESP) | - |
| Autor(es): dc.creator | Pereira, Danillo R. | - |
| Autor(es): dc.creator | Pazoti, Mario A. | - |
| Autor(es): dc.creator | Pereira, Luis A. M. | - |
| Autor(es): dc.creator | Papa, Joao Paulo | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-21T19:35:45Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-21T19:35:45Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-04-29 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-01-01 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://dx.doi.org/10.1109/SIS.2014.7011769 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://hdl.handle.net/11449/232373 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/11449/232373 | - |
| Descrição: dc.description | The choice of hyper-parameters in Support Vector Machines (SVM)-based learning is a crucial task, since different values may degrade its performance, as well as can increase the computational burden. In this paper, we introduce a recently developed nature-inspired optimization algorithm to find out suitable values for SVM kernel mapping named Social-Spider Optimization (SSO). We compare the results obtained by SSO against with a Grid-Search, Particle Swarm Optimization and Harmonic Search. Statistical evaluation has showed SSO can outperform the compared techniques for some sort of kernels and datasets. | - |
| Descrição: dc.description | Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) | - |
| Descrição: dc.description | Informatics Faculty of Presidente Prudente, University of Western Sao Paulo (UNOESTE) | - |
| Descrição: dc.description | Department of Computing, São Paulo State University | - |
| Descrição: dc.description | Department of Computing, São Paulo State University | - |
| Descrição: dc.description | FAPESP: #2009/16206-1 | - |
| Descrição: dc.description | FAPESP: #2011/14094-1 | - |
| Descrição: dc.description | FAPESP: #2013/20387-7 | - |
| Formato: dc.format | 8-13 | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Relação: dc.relation | IEEE SSCI 2014 - 2014 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence - SIS 2014: 2014 IEEE Symposium on Swarm Intelligence, Proceedings | - |
| ???dc.source???: dc.source | Scopus | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Evolutionary Computing | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Social-Spider Optimization | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Support Vector Machines | - |
| Título: dc.title | A social-spider optimization approach for support vector machines parameters tuning | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | aula digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Unesp | |
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