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将核主元分析(PCA)与支持向量机(SVM)相结合并将其应用到电子鼻模式识别单元中,实现了数据降维和改善分类器性能。实验结果表明与单纯的应用支持向量机方法进行分类相比,此方法具有更高的识别率。
基于核PCA与SVM相结合的电子鼻模式识别算法研究
【摘 要】
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将核主元分析(PCA)与支持向量机(SVM)相结合并将其应用到电子鼻模式识别单元中,实现了数据降维和改善分类器性能。实验结果表明与单纯的应用支持向量机方法进行分类相比,此方法具有更高的识别率。
【机 构】
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北京化工大学信息科学与技术学院
【出 处】
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北京化工大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2012年02期
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