SVM-SRC概率融合方法的优点

提高分类准确率：SVM-SRC概率融合方法结合了SVM和SRC两种分类器的优点，可以提高分类准确率。

减少过拟合风险：SVM-SRC概率融合方法通过对多个分类器的概率值进行融合，可以减少过拟合的风险，提高模型的泛化能力。

可以处理多分类问题：SVM-SRC概率融合方法可以处理多分类问题，具有较强的适用性和灵活性。

可以解决非线性问题：SVM-SRC概率融合方法可以通过核函数转换解决非线性问题，具有更广泛的应用范围。

可以提供分类结果的可靠性评估：SVM-SRC概率融合方法可以提供分类结果的可靠性评估，帮助用户更好地理解分类结果。