【摘 要】
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支持向量机模型通过寻求结构化风险最小化来提高学习机的泛化能力,实现经验风险和置信区间范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,也能获得良好统计规律的目的。文
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支持向量机模型通过寻求结构化风险最小化来提高学习机的泛化能力,实现经验风险和置信区间范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,也能获得良好统计规律的目的。文章以灵武长枣为研究对象,建立支持向量机模型实现对灵武长枣成熟度分级的研究。实验以(R-G)/(G-B)、(R-G)/(R+G)和H分量均值作为支持向量机输入参数,以径向基核函数作为支持向量机训练函数并采用交叉验证方法实现核函数参数寻优建立支持向量机模型,实验证明,支持向量机模型对灵武长枣的成熟度分级准确率可达86%。
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