基于神经网络的支持向量机学习方法研究

针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对大规模样本分类效率低下的问题,提出了基于自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory,ART)神经网络与自组织特征映射(Self-Organizing feature Map,SOM)神经网络的SVM训练算法,分别称为ART-SVM算法与SOM-SVM算法。这两种算法通过聚类压缩数据集,使SVM训练的速度大大提高,同时可获得令人满意的泛化能力。