【摘 要】
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针对大规模高维气体分析样本难以计算的问题，提出一种提升的支持向量机学习方法。该方法将支持向量机等效为一定的KKT条件的同时，能通过检测样本在训练空间的转移始终保持KKT条
【机 构】
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长安大学信息工程学院,西安交通大学电气学院
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针对大规模高维气体分析样本难以计算的问题，提出一种提升的支持向量机学习方法。该方法将支持向量机等效为一定的KKT条件的同时，能通过检测样本在训练空间的转移始终保持KKT条件成立，起始训练样本的规模最少可以是2个。在对多组分气体分析的实验中，传统的支持向量机学习方法需要时间34h左右，而提升支持向量机学习的时间为2．7h，计算速度提高12．6倍。
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