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自适应模糊支持向量机算法研究

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摘要

一个有效的核方法通常取决于选择一个合适的核函数.目前研究核方法的热点是从数据中自动地进行核学习.提出基于最优分类标准的核学习方法,这个标准类似于线性鉴别分析和核Fisher判别式.并把此算法应用于模糊支持向量机多类分类器设计上,在ORL人脸数据集和Iris数据集上的实验验证了该算法的可行性.

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来源
《计算机工程与应用》|2010年第25期|191-194198|共5页
作者
陈家德; 吴小俊;
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作者单位

江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;

江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
核学习; 支持向量机; 模糊支持向量机; Fisher判别准则;
入库时间 2023-07-24 17:05:30

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