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本文介绍了支撑向量机的特点,给出了实际应用中传统支撑矢量机存在的问题。为了克服支撑矢量机算法的不足,引入了一种近似支撑矢量机(PSVM)算法,并将此算法用于交通目标的分类识别。实验结果表明此算法比BP神经网络法准确率高,比传统的SVM法的效率高。
一种基于近似支撑矢量机（PSVM）的交通目标分类方法
【摘 要】
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本文介绍了支撑向量机的特点,给出了实际应用中传统支撑矢量机存在的问题。为了克服支撑矢量机算法的不足,引入了一种近似支撑矢量机(PSVM)算法,并将此算法用于交通目标的分类识别。实验结果表明此算法比BP神经网络法准确率高,比传统的SVM法的效率高。
【机 构】
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西北大学计算机系可视化研究所,长安大学信息工程学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2005年12期
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