一种基于FoBa算法思想的支持向量机稀疏SMO算法研究
梁万路
解放军炮兵学院5系43队,合肥,230031
摘要：目前的支持向量机解析方法,如SMO算法在一定程度上解决传统支持向量机实现方法需要高额存储空间的问题,而对支持向量数目的约减并未过多关注,算法的稀疏性有待进一步提高.该文将FOBa算法对特征进行约减的思想引入SMO算法中,对训练产生的作用甚微的支持向量进行约减,提出了稀疏SMO算法.实验结果表明算法在提高预测速度上具有一定的竞争力.
关键词：支持向量机SMO算法稀疏支持向量约减FoBa算法
分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(60975040)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 48-50,70 )
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