一种广义最小二乘支持向量机算法及其应用

吴宗亮; 窦衡

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最小二乘支持向量机(LS-SVM)是处理不可分样本集情况下模式分类的有效工具,但是该算法在处理很多实际分类问题时,表现出了一定的局限性.为了进一步增强最小二乘支持向量机的推广能力,提出一种通用的广义最小二乘支持向量机算法,并且把这种新算法首先应用到雷达一维距离像的识别中,实验表明新的算法能取得更好的识别效果.

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来源
《计算机应用》 |2009年第3期|877-879|共3页
作者
吴宗亮; 窦衡;
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作者单位

电子科技大学;

电子工程学院;

成都;

610054;

电子科技大学;

电子工程学院;

成都;

610054;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;模式识别与装置;
关键词
最小二乘支持向量机; 不可分样本集; 雷达一维距离像;

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