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支持向量机采用二次规划提取支持向量,计算量大,所需内存大,速度慢,在识别应用上影响识别速度。因此从另外的角度出发,利用空间转化,将原样本空间转化为另一便于识别的空间,在另一空间中运用线性规划进行样本的拟支持向量的提取,再用拟支持向量对应的判决向量进行识别。实验表明算法适合大样本识别,可进行飞机目标识别,而且精度很高。与支持向量机相比,拟支持向量需要的内存少,识别时间相对短,识别精度高等优点。