《表2 多分类器融合与单分类器的识别结果》
在上述训练集上分别采用SVM、BP神经网络和AdaBoost算法训练分类器,并将3种单分类器进行融合,在测试集上的识别结果如表2所示。
图表编号 | XD0095193100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.09.10 |
作者 | 张晓、王莉莉 |
绘制单位 | 中国电子科技集团公司第三十研究所、中国电子科技集团公司第三十研究所 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
在上述训练集上分别采用SVM、BP神经网络和AdaBoost算法训练分类器,并将3种单分类器进行融合,在测试集上的识别结果如表2所示。
图表编号 | XD0095193100 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.09.10 |
作者 | 张晓、王莉莉 |
绘制单位 | 中国电子科技集团公司第三十研究所、中国电子科技集团公司第三十研究所 |
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