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设计了一种支持向量机的模型结构，以遗传算法进行该模型参数的组合优化建模，并将其用于非线性模式识别，该方法不仅对线性问题有效，对非线性问题同样适用有效；该法简洁易行，优于多段线性分类器设计方法与BP误差回传网络算法，通过实例验证其识别效率达100％。
基于SVM与遗传算法的非线性模式识别
【摘 要】
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设计了一种支持向量机的模型结构，以遗传算法进行该模型参数的组合优化建模，并将其用于非线性模式识别，该方法不仅对线性问题有效，对非线性问题同样适用有效；该法简洁易行，优于多段
【机 构】
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湖南涉外经济学院电气与信息工程学部
【出 处】
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电脑开发与应用
【发表日期】
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2009年6期
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