【摘 要】
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利用粒子群算法和遗传算法分别对支持向量机的惩罚因子C和核参数盯进行优化。仿真结果表明，粒子群算法具有全局寻优、运算量小和操作简便等特点，其搜索最优解的速度快于遗传算
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利用粒子群算法和遗传算法分别对支持向量机的惩罚因子C和核参数盯进行优化。仿真结果表明，粒子群算法具有全局寻优、运算量小和操作简便等特点，其搜索最优解的速度快于遗传算法的速度。将粒子群算法和支持向量机结合起来，提出了一种粒子群支持向量机分类器，并通过在煤矿顶板状态分类检测中的应用，验证了此粒子群支持向量机分类器具有高效的分类能力。
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