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本文研究了最小二乘隐空间支持向量机的优化问题．文中采用基于对称超松弛预处理技术改进共轭梯度算法，改进的共轭梯度算法只需求解一个阶数为1-1的线性代数方程组即可，大大节省了计算时间．最后将其应用于最小二乘隐空间支持向量机中建立数学模型，并通过实例验证了该算法的优越性．
基于改进的共轭梯度算法实现的最小二乘隐空间支持向量机
【摘 要】
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本文研究了最小二乘隐空间支持向量机的优化问题．文中采用基于对称超松弛预处理技术改进共轭梯度算法，改进的共轭梯度算法只需求解一个阶数为1-1的线性代数方程组即可，大大节省
【机 构】
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西安石油大学计算机学院
【出 处】
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微电子学与计算机
【发表日期】
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2012年12期
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