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基于动态筛选策略的SMO改进算法
张见
,
邹俊忠
,
雷江震
,
李艳洪
,
王行愚
An Improved SMO Algorithm Based on Dynamic Filtration Strategy
ZHANG Jian
,
ZOU Jun-zhong
,
LEI Jiang-zhen
,
LI Yan-hong
,
WANG Xing-yu
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提出了一种基于动态筛选策略的SMO(Sequential Minimal Optimization)改进算法,它能快速地筛选出绝大多数的边界支持向量和非支持向量,并将非边界支持向量限定在很小的范围内。仿真实验结果表明:样本规模无论大小,这种策略都能使Keerthi的改进算法2的性能得到大幅提升。
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