【摘 要】
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为了提高仓储物害虫声音信号的自动识别率,寻找支持向量机模型参数C和核宽度参数σ的最优组合,提出了基于混沌优化的支持向量机模型参数自动选择算法.基于径向基核函数（Radial
【机 构】
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武汉理工大学计算机科学与技术学院,河南工业大学信息科学与工程学院
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为了提高仓储物害虫声音信号的自动识别率,寻找支持向量机模型参数C和核宽度参数σ的最优组合,提出了基于混沌优化的支持向量机模型参数自动选择算法.基于径向基核函数（Radial Basis Function,RBF）的支持向量机模型参数C和核宽度参数σ对其泛化能力有很大的影响,首先产生Logistic映射和圆映射的混沌混沌数值序列,而后以通过载波形式将混沌变量的值域＂放大＂至参数（C,σ）的取值空间,寻找优化变量（C,σ）的最优组合.与网格法的比较实验结果表明,该方法不但可以提高分类识别率,而且显著减少了支持
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