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中文摘要: 支持向量机是一种新的基于统计学习理论的机器学习算法,它可以应用于小样本、非线性和高维模式识别.研究了支持向量机的学习算法,依据支持向量机的特点采用了相应的货币特征数据获取及预处理方法,提出采用改进SMO训练算法和DAGSVM多值分类算法构建的支持向量机用于货币识别,从而达到对货币高效、准确识别.实验结果证实了该方案的有效性.
中文关键词: 支持向量机 货币识别 统计学习理论 模式分类
Abstract:
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文章编号： 中图分类号： 文献标志码：
基金项目:
| Author Name | Affiliation |
| 蒋琳琼 | 中南大学信息科学与工程学院 长沙 410083 |
| 贺建飚 | 中南大学信息科学与工程学院 长沙 410083 |
| Author Name | Affiliation |
| 蒋琳琼 | 中南大学信息科学与工程学院 长沙 410083 |
| 贺建飚 | 中南大学信息科学与工程学院 长沙 410083 |
引用文本：
蒋琳琼,贺建飚.基于支持向量机的货币识别应用研究.计算机系统应用,2007,16(4):100-103
.Research of currency recognition based on support vector machines.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2007,16(4):100-103
蒋琳琼,贺建飚.基于支持向量机的货币识别应用研究.计算机系统应用,2007,16(4):100-103
.Research of currency recognition based on support vector machines.COMPUTER SYSTEMS APPLICATIONS,2007,16(4):100-103
