一类支持向量机在车辆识别中的应用

被引：5

作者：

孙德山

吴今培

机构：

[1] 中南大学数学科学与计算技术学院

[2] 五邑大学智能技术与系统研究所长沙辽宁师范大学数学系

[3] 大连

[4] 不详

[5] 江门

来源：

交通运输系统工程与信息 | 2003年 / 04期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

一类支持向量机; 核函数; 多值分类; 车辆识别;

D O I：

10.16097/j.cnki.1009-6744.2003.04.006

中图分类号：

U495 [电子计算机在公路运输和公路工程中的应用];

学科分类号：

0838 ;

摘要：

支持向量机分类方法已经在实际应用中显示了良好的学习性能,其最初是针对二值分类问题提出的,如何有效地将支持向量机推广到多值分类中一直是人们关注的课题。通常的多值分类问题是以一系列二值分类来实现,可是这将导致较高的计算复杂性,本文将一类支持向量机推广到多值分类情况,并将其应用于车辆识别中,仿真实验结果表明了所给方法的可行性及有效性。

引用

页码：34 / 37

页数：4