【摘 要】
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近年来,支持向量机被广泛地运用于许多行业进行分类、预测分析工作,并取得了很好的效果。虽然标准支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,但
【机 构】
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天津理工大学天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室,中国石油化工股份有限公司天津分公司
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近年来,支持向量机被广泛地运用于许多行业进行分类、预测分析工作,并取得了很好的效果。虽然标准支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,但仍存在一定的不足,如计算速度慢、精度不高、资源占用多等。针对上述问题,在总结研究相关算法优缺点基础上,提出了一种新型的组合算法,即PCA-SS-LSSVM算法。结果表明该算法能有效弥补标准支持向量机的不足,具有更好的适应性和应用可行性。
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