对SVM多类分类算法进行了研究，总结了不同分类算法的优缺点。接下来本文提出了基于GA(遗传算法)和KNN(K近邻)的SVM多类分类算法-The SVM multi-class classification algorithms studied, summed up the advantages and disadvantages of different classification algorithms. The next paper, based on GA (genetic algorit

提出一种基于支持向量机( SVM)和遗传算法(GA)的离散余弦变换(DCT)域盲数字图像水印方法. 该方法能自适应于图像的局部特征. 依据图像块的局部特性,利用SVM对图像块分类,自适应地确定水印嵌入强度, GA用来优化水印嵌入位置. 实验结果表明该方法有较好的不可见性和较强对抗攻击的鲁棒性.-Based on support vector machine (SVM) and genetic algorithm (GA), discrete cosine transform (DCT) doma

用遗传算法( Genetic Algorithm，GA) 搜寻可识别被不同农药污染脐橙的可见/近红外光谱的最佳特征光 谱区间及波长，并建立了支持向量机( Support Vector Machines，SVM) 定性分析模型。实验供试农药为灭多威、 氰戊菊酯和氧乐果3 种。通过GA 来搜寻整个波段范围( 460 ～ 1 800 nm) ，将得到的9 个最佳特征光谱区间所 包含的波长( 共318 个) 作为SVM 建模的输入变量，对识别被3 种农药污染脐橙的准确率为100 。并继续应

phog方法提取图像特征，svm支持向量机进行分类，分别有GA遗传算法和PSO粒子群优化算法进行寻优。(Phog method extracted image features, SVM support vector machine classification, respectively, GA genetic algorithm and PSO particle swarm optimization algorithm for optimization.)