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（一）SVM的背景简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Ac

1）启发式算法：一个基于直观或经验构造的算法,在可接受的花费（指计算时间和空间）下给出待解决组合优化问题每一个实例的一个可行解,该可行解与最优解的偏离程度不一定事先可以预计.意思就是说,启发式算法是根据经验或者某些规则来解决问题,它求得的问题的解不一定是最优解,很有可能是近似解.这个解与最优解近似到什么程度,不能确定.相对于启发式算法,最优化算法或者精确算法（比如说分支定界法、动态规划法等则能求得