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用于人脸识别的模糊独立成分分析+主成分分析，用模糊支持向量机进行的分类。,Fuzzy Face Recognition for independent component analysis+ principal component analysis, using fuzzy support vector machine classification.
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关于支持向量机分类、回归、模糊支持向量机的程序-On support vector machine classification, regression, fuzzy support vector machine procedures
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：对每一个训练点都定义点模糊度，利用其隶属函数所包含的信息量来确定模糊度，在
此基础上对传统的支持向量机算法进行了改进，提出了基于模糊支持向量机的医学图像分类
技术。-: For each training point of ambiguity points are defined using the membership function to determine the amount of information contained ambiguity, on the basis o
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基于模糊的最小二乘支持向量机，可用于分类，效果较好。-Fuzzy least squares support vector machine can be used for classification, the effect is better.
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基于神经网络的遥感图像分类取得了较好的效果,但存在固有的过学习、易陷入局部极小等缺点.支持向量机机器学习方法,根据结构风险最小化(SRM)原理,表现出很多优于其他传统方法的性能,本研究的基于多类支持向量机分类器的遥感图像分类取得了达95.4 的分类精度.但由于遥感图像分类类别多,所需训练样本较大,人工选择效率较低,为此提出以人工选择初始聚类质心、C均值模糊聚类算法自动标注训练样本的基于多类支持向量机的半监督式遥感图像分类方法,期望能在获得适用的分类精度的基础上有效提高分类效率-Neural ne
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fuzzy clustering used in support vector machine for pattern recognition and classification
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Fuzzy support vector machine for classification of EEG signals using wavelet-based features
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