【摘 要】
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由于特征评判在敏感特征提取和支持向量机在小样本学习方面的突出优势,提出了一种基于特征评判与最小二乘支持向量机的混合智能分类模型.该模型对各传统特征指标所组成的联合
【机 构】
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天津大学管理学院,兰州大学外国语学院
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由于特征评判在敏感特征提取和支持向量机在小样本学习方面的突出优势,提出了一种基于特征评判与最小二乘支持向量机的混合智能分类模型.该模型对各传统特征指标所组成的联合特征集进行评判,计算评判因子,并根据评判因子的大小选取敏感特征作为最小二乘支持向量机的输入特征,实现对不同类别的自动识别.工程实例表明,该模型具有很强的鲁棒性,能够从大量的特征指标中筛选出有效的敏感特征,准确进行分类.同时,该模型在故障诊断等领域均具有普遍适用性.
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