【摘 要】
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该文主要研究了基于自适应投影算法的径向基函数网络、基于统计学习理论的支撑矢量机,及用以提高支撑矢量机分类速度和精度的中心距离比值法、修正核函数算法的机理,在对以上
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该文主要研究了基于自适应投影算法的径向基函数网络、基于统计学习理论的支撑矢量机,及用以提高支撑矢量机分类速度和精度的中心距离比值法、修正核函数算法的机理,在对以上方法进行研究的基础上,分别提出了基于中心距离比值法和修正核函数算法的混合支撑矢量机,基于支撑矢量预选取的自适应投影算法与修正核函数算法的混合支撑矢量机,这两种方法均可以提高分类器的推广能力和速度,将它们在各个性能方面作对比发现,第二种方法对难分类问题的分类速度和精度有较大提高,并将其集成起来用于智能目标识别.理论分析和仿真实验结果验证了文中方法的正确性和有效性.
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