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支持向量機（svM）在解決小樣本，非線性及高維模式識別問題等方面有許多優勢，但在處理大規模數據集時訓練速度緩慢。針對以上問題提出了SVM學習算法硬件化的設計，它可以在保證向量機學習速度的同時，提高支持向量機的硬件資源利用效率。ECT圖像重建實驗結果表明，在不影響分類精度的情況下，硬件實現有效減少了運行時間，在一些實時性要求較高的場合該方法的優點將尤為明顯。
電容層析成像（electrical capacitance tomography，ECT），它能對封閉的工業過程管道、容器等的內部兩相流物場運動狀態實現可視化實時監測，為兩相流參數測量提供了一種可行的新方法Ⅲ。但由于受獨立電容測量值少、系統敏感場的“軟場”特性及待解問題的非線性等因素的限制，使ECT系統圖像重建算法的求解有一定的困難，距離工業應用的要求比較遠幽。支持向量機（support vector machines，SVM）是由VVapik等提出的一種樣本學習技術，它基于結構風險最小化原則，具有良好的泛化能力和分類精確性捌。同時，它在解決小樣本學習、非線性以及高維模式識別等問題中表現出特有的優勢川，為ECT系統的圖像重建提供了有力手段。
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