【摘 要】
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支持向量机在解决非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,被广泛应用在文本分类领域。但是其核函数及其参数的选择对分类效果具有很大的影响,单一核函数难以很好地解决
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61262047）,江西省教育厅科技基金资助项目（GJJ14141）
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支持向量机在解决非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,被广泛应用在文本分类领域。但是其核函数及其参数的选择对分类效果具有很大的影响,单一核函数难以很好地解决文本分类问题。因此,本文选取了三个常用的核函数进行两两组合,利用加权组合核的形式来弥补单核自身特点可能带来的缺点,然后利用人工免疫算法（Immune algorithm,IA）对组合核进行参数寻优,以提高文本分类效果。实验分析证明,此方法有效。
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