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將最小二乘支持向量機(jī)(leastsquare support vector machine,LS-SVM)算法用于杭州南宋官窯2窯址出土瓷片的分類(lèi)研究中,根據(jù)瓷片胎和釉的主要、次要和痕量元素組成對(duì)它們進(jìn)行了分類(lèi),用留一法檢驗(yàn)其分類(lèi)效果,并與支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)算法和自組織特征映射(self-organizing map,SOM)算法進(jìn)行了比較。結(jié)果表明:SVM算法和LS-SVM算法比SOM算法更適合于處理"小樣本"問(wèn)題;一般情況下,SVM的分類(lèi)效果比LS-SVM的分類(lèi)效果好,但是LS-SVM具有更快的求解速度。
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