【摘 要】
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针对粒子群算法易陷入局部最优值的缺点，将免疫原理引入粒子群算法中，利用免疫记忆与自我调节机制促使各适应度层次的粒子维持一定浓度，保证群体的多样性，从而避免算法陷入局部最
【机 构】
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河海大学机电学院,福建江夏学院人文传媒系
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针对粒子群算法易陷入局部最优值的缺点，将免疫原理引入粒子群算法中，利用免疫记忆与自我调节机制促使各适应度层次的粒子维持一定浓度，保证群体的多样性，从而避免算法陷入局部最优。随后将这种改进的算法应用于支持向量机参数的选择，并在BreaStCancer等数据集上进行了实验，实验结果表明利用免疫粒子群算法选取支持向量机最优参数，能够提高支持向量机的分类正确率，具有一定的实用性，特别在经济金融应用上前景可观。
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