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为了提高孪生支持向量机（TSVM）的泛化性能,基于结构风险最小化的原则重构TSVM的原始优化问题,提出改进的TSVM（ITSVM）分类模型。为了加快ITSVM的训练进程,将坐标下降算法和收缩技术相结合求解该模型。仿真实验和真实数据实验表明,该方法不仅具有良好的分类性能,而且具有很快的学习速度。
改进孪生支持向量机的一种快速分类算法
【摘 要】
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为了提高孪生支持向量机（TSVM）的泛化性能,基于结构风险最小化的原则重构TSVM的原始优化问题,提出改进的TSVM（ITSVM）分类模型。为了加快ITSVM的训练进程,将坐标下降算法和收缩技
【机 构】
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西南大学数学与统计学院,新疆大学数学与系统科学学院
【出 处】
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重庆理工大学学报(自然科学)
【发表日期】
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2012年11期
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