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支持向量机中一种参数优化选取方法   总被引：1，自引：1，他引：0  
本文给出一种支持向量机中的参数优化选取方法. 它是通过遗传算法和确定性算法相结合解平衡约束优化问题,求出二分类支持向量机(SVM)中的正则参数C,本文将C作为优化问题中的变量来处理.遗传算法用来求解以C为变量的优化问题, 而确定性算法对每一个C值求解约束.数值计算的结果表明,用文中所述的方法求得的C值能明显提高支持向量机的泛化性能.  相似文献   
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