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支持向量机(SVM)是解决小样本学习问题的有力工具,其关键是如何得到判别样本类别的最优超平面.受约束条件的限制,最优超平面的求解比较繁琐.遗传算法具有全局搜索最优解的特点,是求最优值问题的非常有效的方法.由此,利用遗传算法得到了一个直接求最优超平面近似解的方法,该方法不同于传统的二次规划方法.
用遗传算法求SVM的最优超平面
【摘 要】
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支持向量机(SVM)是解决小样本学习问题的有力工具,其关键是如何得到判别样本类别的最优超平面.受约束条件的限制,最优超平面的求解比较繁琐.遗传算法具有全局搜索最优解的特
【机 构】
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上海工程技术大学,华东师范大学
【出 处】
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上海工程技术大学学报
【发表日期】
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2005年1期
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