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文檔簡介
1、該文對(duì)支持向量機(jī)的研究主要是圍繞兩個(gè)方面展開的:一是利用支持向量機(jī)進(jìn)行紋理圖象分類,SVM主要是支持向量機(jī)的訓(xùn)練算法問題;二是綜合利用以上研究成果和結(jié)論,研究新的支持向量機(jī)算法,并將之應(yīng)用于靜態(tài)圖象目標(biāo)檢測(cè)問題.該文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新如下:1.分析了SVM模型建立的問題.2.提出了基于方差和SVM的組合分類方法,在此基礎(chǔ)上又提出了基于svM和距離度量的ISD算法.3. 提出了模糊支持向量機(jī)FSVM,并提出了基于核方法的隸屬度確定策略. 4
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