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文檔簡介
1、貨幣識別是一個小樣本、非線性利高維模式識別問題，是當(dāng)前模式識別中的難題之一，只有重要研究意義和實(shí)用價值。本文主要研究了統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論中支持向量機(jī)的二次優(yōu)化算法和多值分類，并將支持向量機(jī)應(yīng)用于貨幣的機(jī)器識別中。介紹了統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)方法，研究分析了機(jī)器學(xué)習(xí)方法中存在的模型選擇、過學(xué)習(xí)、非線性、維數(shù)災(zāi)難和局部極小點(diǎn)等問題。支持向量機(jī)二次優(yōu)化算法主要包括塊算法、固定樣本集法和次序最小優(yōu)化算法。其中次序最小優(yōu)化算法以解析的方法處理優(yōu)化問題
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