| 基于多分类支持向量机的模式识别研究 |
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| 引用本文： | 苏晓伟.基于多分类支持向量机的模式识别研究[J].计算机与数字工程,2015(7). |
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| 作者姓名： | 苏晓伟 |
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| 作者单位： | 克拉玛依职业技术学院信息工程系 克拉玛依 833600 |
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| 摘 要： | 支持向量机是现代人工智能领域中的一个重要分支，它在统计学习理论的基础上，实现了结构风险最小化，提高了分类器的泛化能力，保证了分类的准确度。论文提出一种基于多分类支持向量机的模式识别方法，采用特征选择序列极小化算法对数据样本特征进行选择，并在此基础上，分析对比了“一对一”分类算法和“一对多”分类算法，实验结果表明，“一对一”分类算法的分类准确性较高，且具有较好的推广能力。
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| 关 键 词： | 多分类 支持向量机 模式识别 序列极小化 |
Pattern Recognition Based on Multi-class Support Vector Machine |
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| SU Xiaowei.Pattern Recognition Based on Multi-class Support Vector Machine[J].Computer and Digital Engineering,2015(7). |
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| Authors: | SU Xiaowei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | multi-class support vector machine pattern recognition minimizing sequence |
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