用混沌理论优化SVM核参数的研究

作者：张新明; 孙印杰混沌优化算法支持向量机高斯核核函数

摘要：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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