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摘要:
RBF支持向量机以其稳定性和识别率高的优势被广泛地应用于模式识别和故障检测.与其他文献不同,RBF支持向量机被应用于多类混叠的人脸识别.一方面考察经过多类混叠后,以RBF为核函数的支持向量机的性能有无退化,另一方面使其更具实用价值.经过实验验证,与RBF支持向量机用于单一类别相比,多类混叠的样本在性能上的确稍有退化,但是仍旧保持了很高的识别率,验证了该方法的有效性和实用性.
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文献信息
篇名 RBF支持向量机用于多类混叠的人脸识别研究
来源期刊 控制工程 学科 工学
关键词 支持向量机 RBF核函数 多类混叠 人脸识别
年,卷(期) 2019,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 773-776
页数 4页 分类号 TP391
字数 3772字 语种 中文
DOI 10.14107/j.cnki.kzgc.C3.0593
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 祝勇俊 苏州科技大学电子与信息工程学院 12 23 3.0 4.0
2 朱树先 苏州科技大学电子与信息工程学院 23 76 5.0 7.0
3 吴征天 苏州科技大学电子与信息工程学院 14 5 2.0 2.0
4 李芸 苏州科技大学电子与信息工程学院 2 2 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
RBF核函数
多类混叠
人脸识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
控制工程
月刊
1671-7848
21-1476/TP
大16开
沈阳东北大学310信箱
8-216
1994
chi
出版文献量(篇)
5468
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9
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