【摘 要】
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在ECT系统中使用支持向量机处理采集到的数据集,当数据规模非常大时训练速度缓慢,支持向量机在处理ECT系统中采集到的大规模数据集时训练速度缓慢。针对该问题提出了一种适应
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院,黑龙江省烟草工业有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60572153);黑龙江省自然科学基金项目(F200505);黑龙江省教育厅基金项目(11511078)
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在ECT系统中使用支持向量机处理采集到的数据集,当数据规模非常大时训练速度缓慢,支持向量机在处理ECT系统中采集到的大规模数据集时训练速度缓慢。针对该问题提出了一种适应于硬件实现的基于SVM的串行计算-并行传输模式,并用硬件描述语言在现场可编程逻辑门阵列（FPGA）上实现,同时给出了硬件系统的工作过程及总体结构。ECT图像重建实验结果表明,同软件实现相比,不仅提高了系统图像重建速度,还能保持较高的分类精度,并且表明FPGA在图像重建方面满足实时性要求,适用于图像重建系统。
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