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天津市自然科学基金(07JCZDJC10800)

作品数：1 被引量：12H指数：1
相关作者：杨欣伟顾军华杨瑞霞朱方更多>>
相关机构：河北工业大学更多>>
发文基金：天津市自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇点集
  • 1篇训练样本集
  • 1篇样本集
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇模糊C-均值
  • 1篇孤立点

机构

  • 1篇河北工业大学

作者

  • 1篇朱方
  • 1篇杨瑞霞
  • 1篇顾军华
  • 1篇杨欣伟

传媒

  • 1篇计算机应用

年份

  • 1篇2009
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种新的支持向量机大规模训练样本集缩减策略被引量：12
2009年
支持向量机(SVM)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,引发了学习速度慢、存储需求量大、泛化能力降低等问题,成为直接使用该技术的瓶颈。针对这些问题,通过在点集理论的基础上分析训练样本集的结构,提出了一种新的支持向量机大规模训练样本集缩减策略。该策略运用模糊聚类方法快速的提取出潜在支持向量并去除类内非边界孤立点,在减小训练样本集规模的同时,能够有效地避免孤立点数据所造成的过学习现象,提高了SVM的泛化性能,在保证不降低分类精度的前提下提高训练速度。
朱方顾军华杨欣伟杨瑞霞
关键词：支持向量机点集模糊C-均值孤立点
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