摘要：针对经典SVM对于样本噪声敏感的局限性问题,在经典SVM基础上,引入主成分分析(PCA)方法,提出一种改进SVM新方法-PSVM.这种新的机器学习方法,既利用了PCA降噪的特性,又具有经典SVM泛化能力强、分类快的特性.改善了经典SVM的鲁棒性.应用小波包分析对信号进行预处理,直接得到特征矢量,并作为PSVM的输入,提出满足实时性要求的分类模型WPSVM.通过实例分析,证明这种方法在分类正确率、分类速度以及适用的样本规模等方面都表现出了一定的优越性.

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