基于遗传算法与经验误差最小化的SVM模型选择方法 (2009年)

支持向量机（SVM）的推广能力依赖于核函数形式及核参数和惩罚因子的选取，即模型选择。在分析参数对分类器识别精度的影响基础上，提出了基于遗传算法和经验误差最小化的支持向量机参数选择方法。在13个UCI数据集上的实验表明了本文算法的正确性与有效性，且具有良好的推广性能。