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一种基于近似支撑矢量机(PSVM)的交通目标分类方法

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本文介绍了支撑向量机的特点,给出了实际应用中传统支撑矢量机存在的问题.为了克服支撑矢量机算法的不足,引入了一种近似支撑矢量机(PSVM)算法,并将此算法用于交通目标的分类识别.实验结果表明此算法比BP神经网络法准确率高,比传统的SVM法的效率高.

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来源
《计算机应用与软件》 |2005年第12期|112-114|共3页
作者
王怡; 王夏黎; 周明全; 李丙春;
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作者单位

西北大学计算机系可视化研究所;

陕西;

西安;

710069;

长安大学信息工程学院;

陕西;

西安;

710064;

西北大学计算机系可视化研究所;

陕西;

西安;

710069;

西北大学计算机系可视化研究所;

陕西;

西安;

710069;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
支撑矢量机; 近似支撑矢量机; 交通目标; 分类; 神经网络;

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