用混沌理论优化SVM核参数的研究

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混沌优化算法是一种有效的全局优化算法,其计算复杂度较低,搜索速度快.支持向量机是近年来新兴的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出了突出的优点.但支持向量机的识别性能对于参数的选择是敏感的,提出用混沌优化算法来优化支持向量机的参数,不仅提高了支持向量机的性能,而且解决了传统的选取参数方法计算量大、参数多时难以奏效的问题.仿真结果表明性能较好、计算量较少.
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