【摘 要】
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提出一种基于压缩感知（Compressive sensing,CS）和多分辨分析（Multi-resolution analysis,MRA）的多尺度最小二乘支持向量机（Least squares support vector machine,LS-SVM）.首先将
【机 构】
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海南医学院信息技术部,中国地质大学（武汉）数学与物理学院
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提出一种基于压缩感知（Compressive sensing,CS）和多分辨分析（Multi-resolution analysis,MRA）的多尺度最小二乘支持向量机（Least squares support vector machine,LS-SVM）.首先将多尺度小波函数作为支持向量核,推导出多尺度最小二乘支持向量机模型,然后基于压缩感知理论,利用最小二乘匹配追踪（Least squares orthogonal matching pursuit,LS-OMP）算法对多尺度最小二乘支持向量机的支持
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