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孟洁
作品数:
2
被引量:1
H指数:1
供职机构:
河北大学数学与计算机学院
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发文基金:
河北省自然科学基金
河北省教育厅科学技术研究计划
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
鲁淑霞
河北大学数学与计算机学院
曹贵恩
河北大学数学与计算机学院
王华超
河北大学数学与计算机学院
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基于取样的潜在支持向量机序列最小优化算法
被引量:1
2011年
为了提高潜在支持向量机求解大规模问题的训练速度,提出了基于样本取样的潜在支持向量机序列最小优化算法,去掉了大部分非支持向量,把支持向量逐渐压缩到取样样本集中.此算法特别适合大样本数据且支持向量个数相对较少的情况.实验表明,改进的序列最小优化算法加速了潜在支持向量机分类器训练时间.
鲁淑霞
曹贵恩
孟洁
王华超
关键词:
序列最小优化
基于一类支持向量机的样本约简方法
支持向量机在许多实际应用中由于训练样本集规模较大且具有类内混杂孤立点数据,导致了学习速度慢,存储需求量大等问题。针对这些问题提出了一种新的去样本点的方法。该方法首先基于一类支持向量机(OCSVM)方法,寻找一个超平面,保...
鲁淑霞
孟洁
曹贵恩
关键词:
异常点
欧式距离
约简方法
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