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针对覆盖算法中识别精度与泛化能力之间的一对矛盾,结合佳点集遗传算法思想,提出佳点集遗传覆盖算法。通过在覆盖种群中引入竞争,淘汰不好的覆盖,保留较优的覆盖,减少了覆盖个数和拒识样本个数,从而提高了整体覆盖种群的分类能力。与Lib-SVM、领域覆盖、交叉覆盖的对比实验证明了该算法具有良好的分类识别精度与泛化能力。