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针对粒子群（PSO）算法优化支持向量机（SVM）参数存在容易陷入局部最优的问题,通过引入新的动态惯性权重、全局邻域搜索、收缩因子和遗传算法中的变异操作,提出了一种基于改进粒子群（IPSO）算法优化SVM参数（IPSO-SVM）的改进型分类器。采用UCI机器学习库中的公共数据集Iris、Wine和seeds来测试其分类效果,结果表明IPSO-SVM分类器在分类准确率和分类时间上优于GS-SVM、AFSA-SVM、GA-SVM和PSO-SVM分类器。最后,将IPSO-SVM分类器应用于Sallen-Key带通