【摘 要】
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多分类问题一直是模式识别领域的一个热点,本文提出了将Hadamard纠错码同二元分类器相结合的方法来解决此问题,相对于其它类型的纠错码多分类器法,该方法的实现简单快捷,且更
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多分类问题一直是模式识别领域的一个热点,本文提出了将Hadamard纠错码同二元分类器相结合的方法来解决此问题,相对于其它类型的纠错码多分类器法,该方法的实现简单快捷,且更容易构造出性能优越的纠错码本.本文将Hadamard纠错码和支持向量机相结合,应用于说话人辨认这样一个多分类问题中,并同传统的＂1对余＂的多类推广方式进行了比较.实验结果表明在多分类任务中,Hadamard纠错码对于不同的类别都表现出了很强的分类能力,且性能优于＂1对余＂法,对于类间码字的不同分配方式也具有良好的鲁棒性。
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