作者：林树青 李蓉多核学习加权支持向量机纸币识别惩罚因子加权值
摘要：支持向量机在处理样本类别不平衡时，对样本数量少的类别，其分类误差大，针对这一问题提出了一种多核心的加权向量机。将纸币的RGB色彩空间转换到YIQ色彩空间，使用直方图对样本进行特征的提取。在特征空间使用边界区间处理分类问题，加入最小化小样本误识率的机制，使用一种改进的加权支持向量机来识别样本。对样本的不同区域使用不同的核函数。实验表明本算法可行、可靠。
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