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核函数中的参数选择是支持向量机中的一个非常重要的问题，它直接影响到模型的推广能力。本文提出了采用粒子群算法搜索支持向量机最优核参数的方法，并在Checker数据集上进行了实验，实验结果表明，通过这种方法选择出来的核参数能够提高分类正确率以及预测正确率，具有一定的实用性。
基于PSO算法的支持向量机核参数选择问题研究
【摘 要】
：
核函数中的参数选择是支持向量机中的一个非常重要的问题，它直接影响到模型的推广能力。本文提出了采用粒子群算法搜索支持向量机最优核参数的方法，并在Checker数据集上进行了
【机 构】
：
华东理工大学自动化研究所
【出 处】
：
自动化技术与应用
【发表日期】
：
2007年5期
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