摘要：研究了采用基于结构风险最小化原理的支持向量机对模式的分类方法，构造的分类模型结构简单，易于实现，且泛化能力明显提高．该模型采用2种核函数，分别以平面点集分类和手写字识别为例进行了仿真实验．结果表明，将支持向量机用于模式识别不存在局部极小值问题，且不需进行网络迭代训练，求解速度明显高于前馈神经网络．

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