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王文剑
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期刊论文
基于最佳逼近点的不变性常识与SVM的融合方法
计算机工程与设计，2008，29（4）：901～903，-0001，（）：
摘要/描述
不变性常识与支持向量机的融合技术是近年来支持向量机研究的重点之一，将不变性常识融合于学习模型，有助于提高模型的泛化能力。提出了一种新的不变性常识与支持向量机的融合方法，该方法通过最佳逼近点来代表不变性变换形成的轨迹簇将不变性常识融合于SVM。将该方法应用于MNIST手写数字数据库，与经典SVM方法及Virtualsv（vsv）方法的对比实验结果表明，该方法可以提高SVM的泛化能力。
【免责声明】以下全部内容由[王文剑]上传于[2010年03月30日 19时04分33秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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