基于DESTIN-SVM的模式识别

• 作者: 张秋娜
• 来源期刊: 安徽电子信息职业技术学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: DESTIN SVM CUDA 模式识别
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 技术应用
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: TP389.1
• 字数: 3652字
• 语种: 中文

摘要

提出了基于DESTIN-SVM模型的模式识别方法,给出了该模型的训练和识别方法.DESTIN模型一般采用神经网络作为分类器,训练时间长,使用SVM取代神经网络集成到DESTIN模型中,增强了系统的分类识别能力,并且用CUDA对算法进行加速,提高了系统的识别速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张秋娜		3	0	0.0	0.0