【摘 要】
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针对传统支持向量机核函数参数σ、惩罚系数γ以及不敏感损失常数ε需要优化的问题，提出模拟退火免疫粒子群算法（SA-IPSO）优化支持向量机（SVM）关键参数σ、γ、ε的方法。并使用BI
【机 构】
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西南大学电子信息工程学院,西南大学计算机与信息科学学院
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针对传统支持向量机核函数参数σ、惩罚系数γ以及不敏感损失常数ε需要优化的问题，提出模拟退火免疫粒子群算法（SA-IPSO）优化支持向量机（SVM）关键参数σ、γ、ε的方法。并使用BIOPAC MPl50对于630名被试者进行了情感激发状态下的心电生理信号采集，构建可靠的情感生理信号数据库，用该算法对其分类，与模拟退火支持向量机（SA-SVM）以及默认参数支持向量机相比，识别率更高，误报率更低，说明该算法在情感识别领域识别效果优于传统支持向量机。
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