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在特征空间中将样本做分离,将高维的二次规划问题化成数个低维的二次规划问题的组合,大大降低了训练SVM的运算量,而又基本不损害SVM的性能,这为SVM在模式分类中的实时应用创造了条件。
基于特征空间中样本选取与分离的SVM简化方法
【摘 要】
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在特征空间中将样本做分离,将高维的二次规划问题化成数个低维的二次规划问题的组合,大大降低了训练SVM的运算量,而又基本不损害SVM的性能,这为SVM在模式分类中的实时应用创
【机 构】
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长春工业大学基础科学学院
【出 处】
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长春工业大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2008年5期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（10471055）
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