作者：方宁,谭飞 单位：国防科技大学计算机学院 出版：《计算机工程与科学》2013年第06期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJK2013060170 DOC编号：DOCJSJK2013060179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 模糊支持向量机是在不可分样本集情况下进行模式分类的有效工具，为了进一步提高该算法的推广能力，对其进行了两方面的改进。一是在高维特征空间中引入不等距分类超平面，以期提高该算法的学习精度；二是在高维特征空间中，利用本文所提出的算法，筛选出有效的训练样本集，以期缩短该算法学习所耗时间。对模糊支持向量机的改进进行了理论推导，并且给出了有效训练样本集的筛选算法。把上述改进方案应用到两种飞机的雷达一维距离像识别中，实验结果表明其取得了很好的识别效果，并且缩短了算法学习时间。

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