【摘 要】
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以高斯核为其核函数的支持向量机在实际应用中表现出优良的学习性能，被广泛应用于模式分类中。支持向量机的识别性能对参数的选取是敏感的，惩罚因子C和核函数参数σ对支持向量
【机 构】
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湖南科技大学管理学院,湖南科技大学信息与控制研究所,湖南师范大学物理与信息科学学院,北京交通大学电子信息工程学院
【基金项目】
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湖南省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Hunan Province of Chinaunder Grant No.02JJY2059)
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以高斯核为其核函数的支持向量机在实际应用中表现出优良的学习性能，被广泛应用于模式分类中。支持向量机的识别性能对参数的选取是敏感的，惩罚因子C和核函数参数σ对支持向量机性能会产生重要的影响。针对高斯核支持向量机在车牌字符识别问题中的应用，提出了一种基于遗传算法的参数选择方法。首先确定合适的遗传算法适应度函数，然后利用遗传算法对支持向量机的参数进行优化，最后在各个识别子网中分别采用参数优化后的支持向量机对车牌字符进行识别。实验结果表明，该方法取得了令人满意的识别率。
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