1. 毕业设计（论文）主要目标：
随着计算机技术的飞速发展以及Internet的普及和运用，互联网上电子文档急剧增多，如何在海量中文信息中提取有用信息并有效利用，越来越具有现实意义。
本课题的目标是针对样本数据建立支持向量机非线性模型，再根据典型算法比如粒子群优化算法，遗传算法等算法进行优化模型的参数，从海量数据中，可以尽可能快的实现比如经济、体育、计算机、政治等类别的快速分类，从而使得各类信息得到有效的利用。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
1.了解数学建模、SVM等相关内容
2.取得文本数据样本、完成选择模型
3.完成训练模型、完成测试模型
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3. 主要参考文献
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丁世飞,齐丙娟,谭红艳.支持向量机理论与算法研究综述[J].电子科技大学学报.2011(01)
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曲凯阳.基于支持向量机文本分类研究[J].无线互联科技.2016(03)
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