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在特征空間維數(shù)較高的手寫阿拉伯?dāng)?shù)字識(shí)別問題中，冗余的特征往往會(huì)意外增加學(xué)習(xí)模型刻畫問題空間的復(fù)雜度，影響手寫阿拉伯?dāng)?shù)字識(shí)別的效率和精確度。該文提出了一種基于邊界對特征的敏感度值進(jìn)行特征選擇的支持向量機(jī)樹混合學(xué)習(xí)模型，依據(jù)當(dāng)前中間節(jié)點(diǎn)上的分類曲面對子樣本空間中的樣例特征的敏感程度選擇特征，在新構(gòu)建的子樣本集上訓(xùn)練子節(jié)點(diǎn)上的支持向量機(jī)。UCI 機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫中手寫阿拉伯?dāng)?shù)字識(shí)別問題的仿真結(jié)果表明，與其他算法相比，該文提出的方法能夠在提高或保持手寫阿拉伯?dāng)?shù)字高識(shí)別精確率的同時(shí)，精簡問題空間，從而簡化混合學(xué)習(xí)模型的中間節(jié)點(diǎn)和整體結(jié)構(gòu)
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