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相比于单一核函数支持向量机,混合核函数的引入使支持向量机多了一个可调参数,而这个可调参数一般是根据人为随机选取或者依据经验选取,并不能保证参数最优。针对此问题,提出了以惩罚系数、核函数参数和可调参数为寻优对象,用动态粒子群对其进行寻优的方法,以获取最优参数组合,从而提高支持向量机的分类性能。通过对UCI数据库中的IRIS数据集进行分类实验,结果表明：相比于单一核函数支持向量机,混合核函数支持向量机泛化能力更好,分类精度更高;动态粒子群算法能够搜索到更优的支持向量机参数。