【摘 要】
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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
【机 构】
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西北工业大学 航海学院,陕西 西安 710072 渭南师范学院 传媒工程系,陕西 渭南 714000
【出 处】
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2009年中国西部地区声学学术交流会
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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。
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