支持向量机（SVM）和神经网络（ANN）是模式识别的两种方法，支持向量机是新兴的一种效率更高的识别方法，能够达到比神经网络更好的分类效果。文中以二分类为例比较了二者的分类准确率和效率问题。

不均衡样本在实际应用中广泛存在，已对学习领域造成挑战，如何处理不均衡样本情况也已经成为目前的热点。针对不均衡样本的问题提出将遗传算法应用于支持向量机中。利用遗传算法中的交叉、变异来进行样本的遗传，从而产生新的群体，即样本。