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在常用向量支持机（SVM）多类分类算法的基础上,一种改进的二叉树SVM多类分类算法被提出,包括其训练样本选择方案、决策方案以及实现方法。该算法被应用于烟标缺陷分类问题。仿真试验表明,改进算法在训练时间、分类时间以及准确率方面表现良好。
一种改进的二叉树SVM多类分类算法
【摘 要】
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在常用向量支持机（SVM）多类分类算法的基础上,一种改进的二叉树SVM多类分类算法被提出,包括其训练样本选择方案、决策方案以及实现方法。该算法被应用于烟标缺陷分类问题。仿真
【机 构】
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武汉科技大学信息科学与工程学院,武汉天常乐科技有限公司,华中科技大学机械科学与工程学院
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2010年27期
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