【摘 要】
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［摘 要］ 创新是系统内部各要素之间相互作用和反馈的结果，具有非线性特征。使用支持向量机的计算方法进行城市创新能力评价研究，可以充分克服“非线性和维数灾难”、“过学习现象”和“局部极小点”等问题。运用遗传算法进行支持向量机模型的参数寻优可以充分提高模型的精度。实证结果表明应用基于遗传算法参数寻优的支持向量机模型进行城市创新能力评价的正确性。 ［关键词］ 城市创新能力；支持向量机；遗传算法
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［摘 要］ 创新是系统内部各要素之间相互作用和反馈的结果，具有非线性特征。使用支持向量机的计算方法进行城市创新能力评价研究，可以充分克服“非线性和维数灾难”、“过学习现象”和“局部极小点”等问题。运用遗传算法进行支持向量机模型的参数寻优可以充分提高模型的精度。实证结果表明应用基于遗传算法参数寻优的支持向量机模型进行城市创新能力评价的正确性。全文查看链接
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