摘要：为了改善现有支持向量机（SupportVectorMachine）的机器学习效果依赖于参数选择，而参数选择通常依赖于经验的问题，在现有基础上，本文结合一种称为骨架人工蜂群算法（Bare-bonesArtificialBeeColony）的改进的人工蜂群算法对支持向量机的2个参数进行优化，并对该优化结果进行试验。试验结果表明，改进的支持向量机的准确率、识别速度均优于原本的支持向量机。

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