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《2009’中国西部地区声学学术交流会论文集》2009年
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一种支持向量机训练集选取算法改进

林关成  李亚安  
【摘要】:传统的支持向量机训练算法采用标准凸优化技术,需要进行大量的矩阵运算,占用很长的运行时间,并且支持向量机在计算过程中要计算和存储核矩阵,当训练样本点较多时,要占用很大的内存空间。在对支持向量机训练算法研究与理解的基础上,针对支持向量的几何特点,结合凸壳的几何性质,对支持向量机训练算法的工作集选取进行了改进,并在Libsvm的环境下进行了对比分析。仿真实验表明,改进的支持向量机训练集选取算法缩短了训练时间,减少了占用的内存空间,并保持了良好的泛化能力。
【作者单位】:西北工业大学航海学院 渭南师范学院传媒工程系
【分类号】:TP18

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