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基于动态筛选策略的SMO改进算法
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作者 张见 邹俊忠 +2 位作者 雷江震 李艳洪 王行愚 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期263-266,共4页
提出了一种基于动态筛选策略的SMO(Sequential Minimal Optimization)改进算法,它能快速地筛选出绝大多数的边界支持向量和非支持向量,并将非边界支持向量限定在很小的范围内。仿真实验结果表明:样本规模无论大小,这种策略都能使Keerth... 提出了一种基于动态筛选策略的SMO(Sequential Minimal Optimization)改进算法,它能快速地筛选出绝大多数的边界支持向量和非支持向量,并将非边界支持向量限定在很小的范围内。仿真实验结果表明:样本规模无论大小,这种策略都能使Keerthi的改进算法2的性能得到大幅提升。 展开更多
关键词 动态筛选策略 模式识别 支持向量机 序列最小优化
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