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针对正确率不能客观全面地评估数字调制信号识别性能的问题,提出采用受试者操作特征（ROC）曲线下的面积（AUC）对最小二乘支持向量机分类器和传统的神经网络分类器进行性能评估。首先提取5个特征参数,然后分别采用最小二乘支持向量机分类器和神经网络分类器成功地实现了数字调制信号识别,最后通过计算ROC曲线下的AUC值来评估分类器的优劣。仿真实验结果表明,最小二乘支持向量机分类器比神经网络分类器的平均性能好。