【摘 要】
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为了提高最小二乘支持向量机的训练速度，提出一种稀疏最小二乘支持向量机L1SLSSVM。该模型采用权重向量的L1范数控制分类间隔，最小二乘损失函数度量误差。将线性和核空间最小二
【机 构】
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西安石油大学理学院,西安电子科技大学计算机学院
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为了提高最小二乘支持向量机的训练速度，提出一种稀疏最小二乘支持向量机L1SLSSVM。该模型采用权重向量的L1范数控制分类间隔，最小二乘损失函数度量误差。将线性和核空间最小二乘支持向量机的训练归结为同一形式，均转化为仅有部分变量具非负约束的6--次规划。对比SVM、LSSVM与SLSSVM的数值实验结果表明，L1SLSSVM具有好的稀疏性、高的分类精度和短的训练时间。
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