【摘 要】
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针对传统支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)训练中存在的训练速度慢、存储核矩阵需要的空间开销大、计算量大、算法效率低等问题,提出一种基于改进序
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针对传统支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)训练中存在的训练速度慢、存储核矩阵需要的空间开销大、计算量大、算法效率低等问题,提出一种基于改进序贯最小优化(SMO)算法的SVDD快速训练方法。该算法针对原有SMO算法仅能处理单类样本的缺陷,提出一种可以处理负样本的改进方法,给出详细的计算推导过程,并针对KKT判定条件、工作集选择等关键问题进行改进。试验证明:与传统的SVDD训练算法相比,基于改进SMO算法的SVDD快速训练方法训练时间短,计算量小,分类
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