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支持向量机基于统计学习理论并能较好地解决小样本问题，对许多含有大数量样本的数据库来说，支持向量机并不非常合适．训练样本的数量严重影响训练的速度与支持向量的数量．实验表明，保留训练样本的邻界样本，去除部分非邻界样本可以明显地减少训练样本的数量和支持向量的个数，而泛化能力几乎没有下降．
精简训练样本与支持向量
【摘 要】
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支持向量机基于统计学习理论并能较好地解决小样本问题，对许多含有大数量样本的数据库来说，支持向量机并不非常合适．训练样本的数量严重影响训练的速度与支持向量的数量．实验表明
【机 构】
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上海交通大学工程力学系
【出 处】
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哈尔滨工程大学学报
【发表日期】
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2006年B07期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目--复杂大规模生物神经网络系统的混沌动力学研究（10572086）.
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