【摘 要】
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标准的支持向量机训练算法实际上是一个带约束的QP问题,在QP问题求解时,其存储需求随着训练样本数量的平方(甚至立方)增长,而在实际的应用中,可能涉及数千个甚至更多数据样本
【基金项目】
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国家自然科学基金(61741103).
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标准的支持向量机训练算法实际上是一个带约束的QP问题,在QP问题求解时,其存储需求随着训练样本数量的平方(甚至立方)增长,而在实际的应用中,可能涉及数千个甚至更多数据样本,受存储容量的限制,支持向量机将很难直接处理这样的大规模数据任务.径向基函数神经网络具有良好的收敛性及快速训练的优势,为了减少大规模数据集下支持向量机的训练时间,论文提出一种基于径向基函数神经网络预抽取的支持向量机RBFPE-SVM.在径向基函数神经网络的设计中,采用自适应k-均值聚类及递归最小二乘算法计算权向量的混合结构,可以获得最优的
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