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随着机器学习和图像处理技术的快速发展,急需这些基本技术的结合来构建图像分类方法。在本文的研究中,我们采用高斯和非参数内核分析进行深入研究,根据内核的性能提出了模拟和实际数据集。通过优化分析和实验模拟表明,在图像分类任务中内核能够实现性能匹配。
使用高斯和非参数内核构建图像分类方法
【摘 要】
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随着机器学习和图像处理技术的快速发展,急需这些基本技术的结合来构建图像分类方法。在本文的研究中,我们采用高斯和非参数内核分析进行深入研究,根据内核的性能提出了模拟和实际数据集。通过优化分析和实验模拟表明,在图像分类任务中内核能够实现性能匹配。
【出 处】
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中国新通信
【发表日期】
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2015年11期
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