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支持向量机（SVM）的参数取值决定了其学习性能和泛化能力。对此，将SVM参数的选取看作参数的组合优化，建立组合优化的目标函数，采用蚁群算法（ACA）来搜索最优目标函数值。ACA是一种优化搜索方法，具有较强的鲁棒性、优良的分布式计算机制。仿真表明，ACA是选取SVM参数的有效方法，应用到函数逼近时有优良的性能。