【摘 要】
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核（Kernel）参数选取对支持向量机的推广能力和泛化能力有至关重要的作用,尤其是在对大量数据进行识别分类时,需要占用计算机大量内存,SVM参数优化速度明显缓慢,从而影响了整个
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60974005）, 教育部博士点基金资助项目（20094101120008）, 河南省杰出人才创新基金资助项目（074200510013）
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核（Kernel）参数选取对支持向量机的推广能力和泛化能力有至关重要的作用,尤其是在对大量数据进行识别分类时,需要占用计算机大量内存,SVM参数优化速度明显缓慢,从而影响了整个系统性能.针对此问题,笔者提出一种区间自适应粒子群算法来优化SVM参数,粒子根据实际情况动态平衡其全局搜索与局部搜索能力,提高了参数优化速度.在入侵检测系统的应用中,与蚁群算法、遗传算法优化SVM参数的结果进行比较.实验证明：此方法分类精度提高约9.7%,响应时间缩短约40.6%～56.5%,具有较大的优势.
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