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首先，預(yù)抽取支持向量以減少訓(xùn)練樣本數(shù)量，大大縮減訓(xùn)練時間；然后，用縮減后的
樣本對改進后的分類支持向量機進行貨幣識別，改進后的支持向量機不僅把目標函數(shù)懲罰項模糊化，而且還對分類情況進行了加權(quán)補償。實驗仿真結(jié)果表明：此方法避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“過擬合”問題，而且比改進后BP、LVQ 和GMM 模型等方法的識別率都有所提高，當訓(xùn)練樣本數(shù)達到100 時，識別率高達99.06%
樣本對改進后的分類支持向量機進行貨幣識別，改進后的支持向量機不僅把目標函數(shù)懲罰項模糊化，而且還對分類情況進行了加權(quán)補償。實驗仿真結(jié)果表明：此方法避免了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“過擬合”問題，而且比改進后BP、LVQ 和GMM 模型等方法的識別率都有所提高，當訓(xùn)練樣本數(shù)達到100 時，識別率高達99.06%
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