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根据LS-SVM不具稀疏解的特性,提出了LS-SVM的组合优化算法及其改进算法,并利用整数规划优化了LS-SVM的组合优化算法中划分的样本子集包含的样本个数p。最后,对算法复杂性做了分析,仿真验证了算法的收敛性和有效性。
LS-SVM的组合优化算法研究
【摘 要】
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根据LS-SVM不具稀疏解的特性,提出了LS-SVM的组合优化算法及其改进算法,并利用整数规划优化了LS-SVM的组合优化算法中划分的样本子集包含的样本个数p。最后,对算法复杂性做了
【机 构】
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重庆大学计算机科学学院,重庆400030
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年22期
【基金项目】
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重庆市教委科学技术研究项目（No.KJ050809,No.KJ060801）,重庆师范大学基金项目（No.06XLY020）.
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