河北大学学报(自然科学版)
河北大學學報(自然科學版)
하북대학학보(자연과학판)
JOURNAL OF HEBEI NORMAL UNIVERSITY
2011年
2期
113-117
,共5页
鲁淑霞%曹贵恩%孟洁%王华超
魯淑霞%曹貴恩%孟潔%王華超
로숙하%조귀은%맹길%왕화초
潜在支持向量机%序列最小优化%取样
潛在支持嚮量機%序列最小優化%取樣
잠재지지향량궤%서렬최소우화%취양
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.
為瞭提高潛在支持嚮量機求解大規模問題的訓練速度,提齣瞭基于樣本取樣的潛在支持嚮量機序列最小優化算法,去掉瞭大部分非支持嚮量,把支持嚮量逐漸壓縮到取樣樣本集中.此算法特彆適閤大樣本數據且支持嚮量箇數相對較少的情況.實驗錶明,改進的序列最小優化算法加速瞭潛在支持嚮量機分類器訓練時間.
위료제고잠재지지향량궤구해대규모문제적훈련속도,제출료기우양본취양적잠재지지향량궤서렬최소우화산법,거도료대부분비지지향량,파지지향량축점압축도취양양본집중.차산법특별괄합대양본수거차지지향량개수상대교소적정황.실험표명,개진적서렬최소우화산법가속료잠재지지향량궤분류기훈련시간.
