【摘 要】
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对支持向量机（Twin Support Vector Machine,TWSVM）的优化思想源于基于广义特征值近似支持向量机（ProximalSVM based on Generalized Eigenvalues,GEPSVM）。该算法将传统SVM问题
【机 构】
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南京工程学院计算机工程学院,南京理工大学计算机学院,南京林业大学信息技术学院
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对支持向量机（Twin Support Vector Machine,TWSVM）的优化思想源于基于广义特征值近似支持向量机（ProximalSVM based on Generalized Eigenvalues,GEPSVM）。该算法将传统SVM问题分解为两个凸规划问题,使得训练速度缩减到原来的1/4。对TWSVM做了修正,基于新的优化准则设计了一种特殊TWSVM（GTWSVM）,在此基础上,提出了快速GTWSVM（FGTWSVM）,其将GTWSVM转换为无约束凸规划问题求解。该算法在保证得到与TWS
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