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《计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集》2007年
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线性规划支持向量机模型的研究

徐会敏  王玉兰  
【摘要】:传统的由范数导出的二次规划支持向量机算法,在小样本、高维数据的分类问题中做出了不平凡的贡献,但在数据量很大时,所需的计算时间和空间复杂度仍然很大。本文提出的由、LL2L1∞范数导出的支持向量机算法,将二次规划问题转化为线性规划问题,大大减少了计算量。仿真结果表明,尽管线性规划支持向量机的准确识别率有一定下降,但它仍然具有很好的性能。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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中国重要会议论文全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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7 刘杰;乘员类型的自动识别及其在智能乘员约束系统中的应用[D];吉林大学;2007年
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9 李吉梅;公共部门网站服务质量的评价方法研究[D];北京林业大学;2008年
10 赵晓辉;基于矿物质赋存形态与转变过程的炉内灰渣沉积研究[D];浙江大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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2 王健;目标航迹关联的时序SVM信息融合方法研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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5 关欣;郭强;张政超;赵静;翟鸿君;;基于核函数支持向量机的雷达辐射源识别[J];弹箭与制导学报;2011年04期
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8 吕向阳;高尚;;基于支持向量机的品牌特色专业评价[J];价值工程;2011年24期
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5 徐会敏;王玉兰;;线性规划支持向量机模型的研究[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年
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中国重要报纸全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
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3 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
2 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
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6 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
7 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
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9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
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