【摘 要】
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为使支持矢量机的参数确定过程更简单高效,提出了一种基于遗传算法的支持矢量机算法。该算法首先确定误差惩罚因子和核参数,利用遗传算法,通过对训练样本自动进化得出对应最
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为使支持矢量机的参数确定过程更简单高效,提出了一种基于遗传算法的支持矢量机算法。该算法首先确定误差惩罚因子和核参数,利用遗传算法,通过对训练样本自动进化得出对应最优分类超平面,减少了耗时,完成了对确定过程的智能化和参数结果值的最优化;其余两个参数则由支持矢量机算法确定。该算法在Ratsch标准模式库中进行了实验结果的对比,结果表明具有优势,并在一粮食企业的企业资源规划系统资信评估中成功应用,证明该算法具有更好的识别率和更高的性能。
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