支持向量机融合方法的研究

近年来，机器学习算法一直受到学者广泛的关注，并且得到了各个领域的应用。同时信息融合方法在近十几年也得到了大量的实际应用。那么，将这两种方法结合起来，互相弥补缺陷而保持各自的优点对于智能方法理论的研究就可以更进一步。 支持向量机是当前应用最为广泛的机器学习算法之一，它以Vapnik的统计学习理论为基础，其中VC维理论和结构风险最小化原则是支持向量机理论基础的核心。支持向量机具有良好的泛化能力，适用于小样本..