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SVM-KNN分类器在赤潮生物图像识别中的应用被引量：1: 2009年; 为解决赤潮生物图像识别中随着识别种类增多,分类准确率快速下降的问题,本文对支持向量机(SVM)分类器进行改进。通过对支持向量机分类时出错样本点的分布情况的研究,发现在最优分类超平面附近容易发生错分现象。因此本文采用SVM-KNN分类器来替代支持向量机(SVM)分类器,利用K近邻分类的优点,对出现在支持向量机分类容易发生错分情况的最优分类超平面附近的样本点采用 K近邻分类。实验证明了使用SVM-KNN分类器比支持向量机(SVM)分类器有更高的分类准确率,并且性能更加稳定。; 刘君君王博亮谢杰镇江涛; 关键词：支持向量机 K近邻算法

赤潮生物图像分类识别技术研究: 赤潮是我国近海常见的重要灾害之一，不仅造成了重大的经济损失，而且对海洋生态环境、资源和公众健康构成了严重威胁。目前只能通过监测和预报的手段来减少赤潮造成的损失，因此建立赤潮生物的有效监测方法成为摆在我们面前的亟待解决的课...; 刘君君; 关键词：赤潮监测支持向量机 K近邻分类器 SVM分类器; 文献传递

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刘君君