【摘 要】
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针对传统支持向量机方法执行效率低、耗时长的问题,该文提出一种基于增量向量支持向量机学习（IV-SVM）方法。对训练样本集在核空间的增量向量进行训练,获得初始支持向量机分类器
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院,长沙理工大学计算机与通信工程学院
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针对传统支持向量机方法执行效率低、耗时长的问题,该文提出一种基于增量向量支持向量机学习（IV-SVM）方法。对训练样本集在核空间的增量向量进行训练,获得初始支持向量机分类器。利用该分类器在Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件下对初始训练样本进行修剪得到约减集,再用该约减集对初始分类器进一步加工,得到最终的支持向量机分类器。仿真结果表明,与传统支持向量机方法相比,在保证支持向量机泛化能力的条件下,IV-SVM可有效降低大容量数据样本的支持向量机训练时间。
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