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为了提高SVM的分类器性能，提出使用蚁群算法来指导SVM模型参数的选择，并针对采用RBF作为核函数的SVM进行了实验。然后将该方法与基于GA的SVM模型选择方法进行了比较。实验证明采用蚁群算法具有一定的优势，它能在较短的时间内寻找到最优解，且最终得到的分类结果优于遗传算法。
基于蚁群算法的SVM模型选择研究
【摘 要】
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为了提高SVM的分类器性能，提出使用蚁群算法来指导SVM模型参数的选择，并针对采用RBF作为核函数的SVM进行了实验。然后将该方法与基于GA的SVM模型选择方法进行了比较。实验证明
【机 构】
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合肥工业大学管理学院
【出 处】
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计算机技术与发展
【发表日期】
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2007年9期
【基金项目】
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安徽省自然科学基金资助项目（050460402）：安徽省教育厅课题资助项目（2006sk010）
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