【摘 要】
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支持向量机（SVM）是一种性能良好的机器学习方法,但是对于其参数的选择还缺少系统的理论作为指导。针对经典的SVM参数选择方法——遗传算法的一些不足,提出了改进,并将其与SVM相
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支持向量机（SVM）是一种性能良好的机器学习方法,但是对于其参数的选择还缺少系统的理论作为指导。针对经典的SVM参数选择方法——遗传算法的一些不足,提出了改进,并将其与SVM相结合,得到自动选择核参数并进行SVM训练的算法即GA_SJ算法。该算法通过将随机搜索引入到遗传算法当中,并采用最优保存策略和动态的交叉和变异概率,有效地提高了遗传算法的效率。数值实验结果证实了GA_SJ算法在SVM参数优化中的可行性和有效性,而且得到的SVM具有较高的分类性能。
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