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基于Sherman-Morrison定理和迭代算法,提出一种改进最小二乘孪生支持向量机（SMI-ILSTSVM）的增量学习算法,解决了最小二乘孪生支持向量机（LSTSVM）不具备结构风险最小化和稀疏性的问题.实验结果表明,该算法分类精度和效率均较高,适用于含有噪声的交叉样本集分类.
一种改进的LSTSVM增量学习算法
【摘 要】
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基于Sherman-Morrison定理和迭代算法,提出一种改进最小二乘孪生支持向量机（SMI-ILSTSVM）的增量学习算法,解决了最小二乘孪生支持向量机（LSTSVM）不具备结构风险最小化和稀疏性的
【机 构】
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西安电子科技大学数学与统计学院
【出 处】
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吉林大学学报：理学版
【发表日期】
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2018年4期
【基金项目】
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国家自然科学基金（批准号：61179040,61772020）
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