【摘 要】
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对于多类目标识别，首先通过扩展类别标示符编码，给出了特征线性可分定义，基于Farkas引理推导了多类目标线性可分的充要条件．然后，借鉴支撑矢量机原理，在特征可分条件的基础上，定义了
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院空间电子信息技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：60402032）和国防预研项目（批准号：41303040203）资助.
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对于多类目标识别，首先通过扩展类别标示符编码，给出了特征线性可分定义，基于Farkas引理推导了多类目标线性可分的充要条件．然后，借鉴支撑矢量机原理，在特征可分条件的基础上，定义了特征有效率并提出了一种新的多类目标特征选择方法．实测数据实验结果表明，与经典的Relief特征选择算法相比，文中算法的推广性能优于前者．特别地，对于小样本数据效果更为明显．
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