【摘 要】
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针对小样本步态数据引起的分类器泛化能力差的问题，提出了基于支持向量机的步态分类方法．采集了24名青年和24名老年受试者的步态数据，提取24个步态特征训练支持向量机，采用交叉验
【机 构】
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西安交通大学生物医学信息工程教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60271025）.
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针对小样本步态数据引起的分类器泛化能力差的问题，提出了基于支持向量机的步态分类方法．采集了24名青年和24名老年受试者的步态数据，提取24个步态特征训练支持向量机，采用交叉验证方法评估分类器的泛化性能．结果表明，本文提出的方法能够有效地对小样本步态数据分类．并且具有良好的泛化性．不同的核函数对分类性能影响较小．与传统反向传播学习算法的神经网络分类器进行了比较，支持向量机分类性能明显优于传统反向传播学习算法的神经网络．支持向量机在步态分类中具有广泛的应用前景。
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