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首先，預(yù)抽取支持向量以減少訓(xùn)練樣本數(shù)量，大大縮減訓(xùn)練時(shí)間；然后，用縮減后的
樣本對(duì)改進(jìn)后的分類支持向量機(jī)進(jìn)行貨幣識(shí)別，改進(jìn)后的支持向量機(jī)不僅把目標(biāo)函數(shù)懲罰項(xiàng)模糊化，而且還對(duì)分類情況進(jìn)行了加權(quán)補(bǔ)償。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明：此方法避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“過擬合”問題，而且比改進(jìn)后BP、LVQ 和GMM 模型等方法的識(shí)別率都有所提高，當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)達(dá)到100 時(shí)，識(shí)別率高達(dá)99.06%
樣本對(duì)改進(jìn)后的分類支持向量機(jī)進(jìn)行貨幣識(shí)別，改進(jìn)后的支持向量機(jī)不僅把目標(biāo)函數(shù)懲罰項(xiàng)模糊化，而且還對(duì)分類情況進(jìn)行了加權(quán)補(bǔ)償。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明：此方法避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“過擬合”問題，而且比改進(jìn)后BP、LVQ 和GMM 模型等方法的識(shí)別率都有所提高，當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)達(dá)到100 時(shí)，識(shí)別率高達(dá)99.06%
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