【摘 要】
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本文通过扩展类别标示符二进制编码,提升决策空间的维数以增强决策函数的分类能力,提出了一种新的多类扩码支撑矢量机模型——半对半算法（Half-Versus-Half）。该模型通过序贯解
【机 构】
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国防科技大学电子科学与工程学院空间电子信息技术研究所
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本文通过扩展类别标示符二进制编码,提升决策空间的维数以增强决策函数的分类能力,提出了一种新的多类扩码支撑矢量机模型——半对半算法（Half-Versus-Half）。该模型通过序贯解耦求解,有效地提高了运算速度,同时克服了测试过程中的判决“死区”问题。另外,基于统计学习理论,本文还分析和探讨了多类目标扩码识别算法的推广性能。实测数据实验结果表明,半对半算法在计算速度和识别性能上有了明显的提高。
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