【摘 要】
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提出一种提高支持向量机(Support Vectot Machine,SVM)识别率的方法,将原特征库中的类标识(1或-1)作为特征值添加到其对应的特征向量中,形成新的特征库(称为增后特征库)
【机 构】
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PLA 61135 Unit, Beijing, 102211
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提出一种提高支持向量机(Support Vectot Machine,SVM)识别率的方法,将原特征库中的类标识(1或-1)作为特征值添加到其对应的特征向量中,形成新的特征库(称为增后特征库)。文中证明,相对于基于原特征库的SVM,基于增后特征库的SVM有结构风险小、泛化性好的优点。对未知类别的特征向量进行识别时,先分别将不同的类标识(1或-1)作为特征值添加到该待识别向量中,形成两个增后向量。分别将两个增后向量代入超平面函数中得到两个函数值,选择绝对值较大的函数值的符号值(1或-1)作为该特征向量的类别值。实验证明该方法可以有效提高SVM识别率。
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