【摘 要】
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文章旨在研究数据分布未知的高维、小样本问题的特征抽取算法.基于支持向量机原理和特征统计不相关思想,提出基于散度支持向量机（SSVM）的递归统计不相关特征抽取算法,解决现有
【机 构】
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徐州师范大学计算机学院,中国矿业大学机电工程学院
【基金项目】
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本课题得到徐州师范大学培育项目（08XLY10）、中国博士后科学基金（20060390277）和江苏省“六大人才高峰”计划（06-E-05）资助.
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文章旨在研究数据分布未知的高维、小样本问题的特征抽取算法.基于支持向量机原理和特征统计不相关思想,提出基于散度支持向量机（SSVM）的递归统计不相关特征抽取算法,解决现有算法抽取特征之间存在相关性、算法受到样本分布影响等问题.针对高维小样本问题,使用PCA把SSVM优化问题变换到同构低维空间;给出边界鉴别向量集的递归求取方法,把模式高维特征投影到边界鉴别向量集,实现了统计不相关特征的抽取;分析了算法的收敛性和终止条件.文中使用核方法把线性SSVM推广到非线性SSVM,通过KPCA方法把非线性SSVM优化问
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