改进遗传算法的支持向量机特征选择解决方案

持向量机的特征选择问题。

结语

通过与其他方法的比较，本文算法的分类效果得到了充分的验证，也说明了该算法具有极好的泛化能力以及在敏感度信息量地指导下遗传操作的有效性。

适应度函数的设计至关重要，它直接影响到最终结果的优劣以及算法的收敛性，所以在适应度函数的设计应考虑所解决问题的侧重点。

分类正确率的高低不仅取决于合理的特征选择，而且与支持向量机的参数优化有关。只有在合理的特征选择和参数优化的前提下，支持向量机分类器才能发挥出最佳的分类效果。

由于算法能够较好地解决支持向量机的特征选择问题，因此已被应用在基于支持向量机的数字电路板故障诊断当中，并取得了良好的效果。