【摘 要】
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普通的最小二乘支持向量机(LS-SVM)稀疏化算法在处理有些常见的模式识别问题时,随着训练样本的删减,识别率下滑很快,往往达不到稀疏化的目的。针对这种情况,提出了一种新的LS
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普通的最小二乘支持向量机(LS-SVM)稀疏化算法在处理有些常见的模式识别问题时,随着训练样本的删减,识别率下滑很快,往往达不到稀疏化的目的。针对这种情况,提出了一种新的LS-SVM稀疏化算法来弥补这种不足,从而使得LS-SVM稀疏化算法体系更加完善。将新算法应用到雷达一维距离像的识别中,实验结果证明了新算法的有效性。
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