【摘 要】
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由于SVM对高维数据分类的耗时较长,计算复杂度较高,而PCA-SVM对高维数据分类的准确率相对较低,提出了利用LLE-ISVM方法对高维数据降维后采用SVM方法进行分类,利用LLE降维对新
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由于SVM对高维数据分类的耗时较长,计算复杂度较高,而PCA-SVM对高维数据分类的准确率相对较低,提出了利用LLE-ISVM方法对高维数据降维后采用SVM方法进行分类,利用LLE降维对新增样本进行约减后,淘汰新增样本中的非支持向量用于简化运算,实现了基于局部线性嵌入(LLE)的SVM增量学习过程(LLE-ISVM)。并将该算法用于MNIST数据库和瓷片表面缺陷检测分类过程。实验结果表明:该算法对高维数据的运算速度与精度都有所提高,能实现完整增量学习过程,较为准确快速地实现磁片表面的缺陷检测分类过程。
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