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《2010年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集》2010年
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一种提高SVM分类精度的调制信号识别方法

王红伟  董慧  
【摘要】:为解决调制信号样本点特征向量维数较低时SVM分类精度不高的问题,本文给出了一种基于禁忌搜索的全局优化训练算法的SVM。仿真结果表明,该分类器较传统算法的SVM具有更好的分类精确率。
【作者单位】:四川大学锦江学院电子系
【分类号】:TN911.7

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 邢强,袁保宗,唐晓芳;一种提高支持向量机针对低维向量分类精度的新方法[J];信号处理;2004年03期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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3 赵万明;黄彦全;谌贵辉;;基于支持向量机的农村用电量需求预测[J];安徽农业科学;2009年25期
4 邹心遥;姚若河;;基于LSSVM的小子样元器件寿命预测[J];半导体技术;2011年09期
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4 刘英林;刘洪鹏;査星云;宋扬;;基于SVM的热轧钢卷性能分析[A];中国计量协会冶金分会2012年会暨能源计量与节能降耗经验交流会论文集[C];2012年
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9 丁晓东;农田养分流失风险评价及养分平衡管理研究[D];浙江大学;2010年
10 张目;高技术企业信用风险影响因素及评价方法研究[D];电子科技大学;2010年
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