| 基于二分网格的支持向量预选取算法 |
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| 引用本文： | 唐耀华,高静怀,邱保志.基于二分网格的支持向量预选取算法[J].控制与决策,2007,22(7):755-759. |
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| 作者姓名： | 唐耀华 高静怀 邱保志 |
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| 作者单位： | 1. 西安交通大学,电子与信息工程学院,西安,710049
2. 西安交通大学,电子与信息工程学院,西安,710049;郑州大学,信息工程学院,郑州,450052 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（40174032）. |
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| 摘 要： | 在SVM训练过程中，二次规划问题的求解制约着SVM应用于大规模数据．SVM的决策函数由邻近分类超平面的部分训练样本——支持向量决定．基于减小训练样本数目、加快SVM训练过程的目的，提出一种基于二分网格的边界样本提取方法．数据仿真实验表明，该方法具有边界样本提取准确、效率高、速度快、能够自适应样本分布的优点，而且不会显著降低SVM分类器的性能．
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| 关 键 词： | 支持向量机 二分网格 分类 边界样本 |
| 文章编号： | 1001-0920（2007）07-0755-05 |
| 收稿时间： | 2006-4-8 |
| 修稿时间： | 2006-04-082006-06-20 |
Pre-selecting support vectors based on bisection grid |
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| TANG Yao-hua,GAO Jing-huai,QIU Bao-zhi.Pre-selecting support vectors based on bisection grid[J].Control and Decision,2007,22(7):755-759. |
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| Authors: | TANG Yao-hua GAO Jing-huai QIU Bao-zhi |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Support vector machine Bisection grid Classification Boundary pattern |
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