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在特征空間維數(shù)較高的手寫阿拉伯數(shù)字識別問題中，冗余的特征往往會意外增加學習模型刻畫問題空間的復雜度，影響手寫阿拉伯數(shù)字識別的效率和精確度。該文提出了一種基于邊界對特征的敏感度值進行特征選擇的支持向量機樹混合學習模型，依據(jù)當前中間節(jié)點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，在新構建的子樣本集上訓練子節(jié)點上的支持向量機。UCI 機器學習數(shù)據(jù)庫中手寫阿拉伯數(shù)字識別問題的仿真結果表明，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數(shù)字高識別精確率的同時，精簡問題空間，從而簡化混合學習模型的中間節(jié)點和整體結構
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