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本发明公开了一种非平行结构支持向量机的构造方法,在传统的平行支持向量机(平行SVM)的基础上通过添加样本的最小二乘项,给原始优化问题增加了附加的经验风险最小化项和添加偏置约束项,分别获取到两个非平行超平面,形成新的额外经验风险最小化非平行支持向量机。包括如下步骤:数据预处理,求解正类超平面的拉格朗日乘子,求解负类超平面的拉格朗日乘子,求解正负分类超平面的参数,新数据点类别判定。本发明采用上述一种非平行结构支持向量机的构造方法,提出新的非平行向量机算法,在算法本身的基础上进一步提高高光谱图像的分类
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114723995 A
(43)申请公布日 2022.07.08
(21)申请号 202210401847.5
(22)申请日 2022.04.18
(71)申请人 大连民族大学
地址 116600
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