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针对支持向量机应用于机载LiDAR点云数据分类时存在的模型稀疏性弱、预测结果缺乏概率意义、核函数必须满足Mercer定理等缺点,提出了一种基于相关向量机的LiDAR点云数据分类算法。在分析稀疏贝叶斯分类模型及参数推断、预测基础上,利用拉普拉斯方法将相关向量机分类问题转化为回归问题,通过最大化边缘似然函数估计超参数,选择序列稀疏贝叶斯学习方法提高训练速度,构造一对余、一对一分类器实现点云数据多元分类...

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