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基于新核函数的支持向量机在物体分类中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在基于视的物体识别中,将图像的局部信息引入到图像的相似性度量,提出了一种新的图像距离度量,并把它嵌入到支持向量机的核函数中,得到了一种新的核函数—基于局部卡方距离（Chi—square distance）的核函数。物体分类实验结果表明,新算法优于非线性支持向量机,区别张量一阶分解（DTROD）,稀疏网络模型（SNW）等方法。 相似文献
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本文在低速宏观情况下,研究了不同惯性参考系下的动量和动量定理.以物体的一维运动为例,证明了动量和动量定理的形式与惯性参考系的依赖关系.研究表明,动量依赖于惯性参考系的选取,而动量增量却与惯性参考系的选取无关,动量定理在不同的惯性参考系中具有相同的形式. 相似文献
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