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一种改进的Laplacian SVM的SAR图像分割算法 总被引:1,自引:0,他引:1
当有标识的样本数量有限时,Laplacian SVM算法需要加入尽量多的无标识样本,以提高分类精度.但同时当无标识样本数很大时,算法的时间和空间复杂度将难以接受.为了将Laplacian SVM应用于SAR图像分割这样的大规模分类问题中,提出了一种改进的Laplacian支持向量机算法(Improved Laplaci... 相似文献
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