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研究了基于支持向量机的空间目标分类中核参数和误差惩罚因子的选择问题。将蚁群算法与支持向量机相结合，提出了一种自动优选支持向量机模型参数的方法，克服了以往反复试验以；确定其参数的缺点。采用所提出的方法，分类正确率达90％左右，验证了该方法的有效性。
基于支持向量机和蚁群算法的空间目标分类
【摘 要】
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研究了基于支持向量机的空间目标分类中核参数和误差惩罚因子的选择问题。将蚁群算法与支持向量机相结合，提出了一种自动优选支持向量机模型参数的方法，克服了以往反复试验以；确
【机 构】
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西北工业大学航天学院
【出 处】
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航空计算技术
【发表日期】
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2008年3期
【基金项目】
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国家自然科学基金（60575103）
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