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为解决支持向量机（SVM）分类器的样本特征选择和参数优化问题,提出一种将特征选择和参数选择进行联合优化的方法。基于变尺度的混沌遗传算法,联合优化染色体编、译码,利用混沌的遍历性产生初始种群,改进遗传算法中的交叉算子,动态缩减寻优区间。将该方法应用于短波通信控制器的诊断分类器中,以实现分类器特征子集选取和参数的联合优化,结果表明该方法具有较强的寻优能力。