【摘 要】
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为了解决模式识别中的近似线性可分问题,提出了一种新的近似线性支持向量机（SVM）.首先对近似线性分类中的训练集所形成的两类凸壳进行了相似压缩,使压缩后的凸壳线性可分;基于
【机 构】
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华中科技大学数学系,华中科技大学图像信息处理与智能控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60373090）, 航天基金资助项目（0213jw0504）
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为了解决模式识别中的近似线性可分问题,提出了一种新的近似线性支持向量机（SVM）.首先对近似线性分类中的训练集所形成的两类凸壳进行了相似压缩,使压缩后的凸壳线性可分;基于压缩后线性可分的凸壳,再用平分最近点和最大间隔法求出最优的分划超平面.然后再通过求解最大间隔法的对偶问题,得到基于相似压缩的近似线性SVM.最后,从理论和实证分析两个方面,将该方法与线性可分SVM及推广的平分最近点法进行了对比分析,说明了该方法的优越性与合理性.
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