%0 Journal Article
%T 一种新的最小二乘支持向量机稀疏化算法
%A 吴宗亮
%A 窦衡
%J 计算机应用
%D 2009
%X ？普通的最小二乘支持向量机(ls-svm)稀疏化算法在处理有些常见的模式识别问题时,随着训练样本的删减,识别率下滑很快,往往达不到稀疏化的目的。针对这种情况,提出了一种新的ls-svm稀疏化算法来弥补这种不足,从而使得ls-svm稀疏化算法体系更加完善。将新算法应用到雷达一维距离像的识别中,实验结果证明了新算法的有效性。
%K 雷达一维距离像
%K 最小二乘支持向量机
%K 稀疏化
%K radarrangeprofile
%K leastsquaressupportvectormachines（lssvm）
%K sparsification
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract12044.shtml