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利用支持向量机中支持向量的稀疏性和支持向量分布于分划超平面周围的性质，该文提出了一种预抽取相对较近边界向量的选块算法的新算法，该算法减少了普通选块算法的迭代次数和提高了仅依靠相对较近边界向量的准确率．从而大大加快了支持向量机的训练速度，且支持向量机的分类能力不受任何影响。
预抽取相对较近边界向量的选块算法
【摘 要】
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利用支持向量机中支持向量的稀疏性和支持向量分布于分划超平面周围的性质，该文提出了一种预抽取相对较近边界向量的选块算法的新算法，该算法减少了普通选块算法的迭代次数和提
【机 构】
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华中科技大学主校区数学系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2006年28期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（编号：60373090）,航天基金资助（编号：021.3jw0504）
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