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基于聚类支持向量机的车型识别方法研究被引量：2: 2012年; 地磁感应波形通过数据融合初步提取出结构、频谱和数值3个范畴的特征。利用Filter-Fil-ter-wrapper模式对初步提取的特征进行组合式特征评估,即采用改进的ReliefF算法挑选最适合车型分类的不冗余特征,再建立Top-K机制的交叉验证搜索最优特征组合。引入基于聚类支持向量机(C-SVM)的车型分类算法,并采用微粒群算法对C-SVM算子中的核函数参数和惩罚系数进行了优化,构建了微粒群优化的C-SVM车型分类器。实验结果显示该车型分类方法能显著提高数据挖掘的效率,机器学习的能力,并且具备较高的车型分类准确率。; 何尧孙逸凡杜豫川; 关键词：车型分类 RELIEFF算法微粒群算法

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孙逸凡