快速训练算法

作品数：19被引量：92H指数：6
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基于改进SMO的SVDD快速训练算法被引量：1
《中国测试》2015年第11期101-105,共5页李丹阳 蔡金燕 杜敏杰 朱赛 张峻宾 
针对传统支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)训练中存在的训练速度慢、存储核矩阵需要的空间开销大、计算量大、算法效率低等问题,提出一种基于改进序贯最小优化(SMO)算法的SVDD快速训练方法。该算法针对原有SMO...
关键词：序贯最小优化算法 快速训练 KKT条件 工作集选择 支持向量数据描述 
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