【摘 要】
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支持向量机(SVM)方法并不假设样本的分布条件,它基于结构风险最小化原则,对小样本情况下的学习问题给出最优解,并且在样本趋于无穷时能保持良好的一致收敛性。在SVM的基础上
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支持向量机(SVM)方法并不假设样本的分布条件,它基于结构风险最小化原则,对小样本情况下的学习问题给出最优解,并且在样本趋于无穷时能保持良好的一致收敛性。在SVM的基础上提出的MSVM方法,通过记忆功能,用历次反馈的累积样本代替一次反馈样本,从而增加了学习样本数量,减小了查准率的振荡,提高了检索精度;同时为了减轻用户负担,提出了记忆性标注。实验证明,MSVM方法可以避免因训练样本集过小而出现的局部最小化的问题,能较为准确地分类图像库中的图像,同时有效地减轻了用户的负担。
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