【摘 要】
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支持向量机算法（SVM）具有可靠的全局最优性和良好的泛化能力,适用于有限样本的学习,而该算法的成功与否很大程度上取决于其参数的选择,而常规经验选取方法往往不能获得满意效果
【机 构】
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辽宁工程技术大学电气与控制工程,开滦钱家营矿业公司
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支持向量机算法（SVM）具有可靠的全局最优性和良好的泛化能力,适用于有限样本的学习,而该算法的成功与否很大程度上取决于其参数的选择,而常规经验选取方法往往不能获得满意效果。利用粒子群算法（PSO）随机搜索策略对支持向量机参数进行优选,建立基于粒子群算法参数优化的支持向量机模型（PSO-SVM）。仿真结果表明,该优化模型比传统的人工神经网络（BP）模拟效果要好,在拟合精度方面有很大的提高,且具有较好的泛化能力。
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