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- 一种新的支撑矢量机快速训练算法CSTPCD摘要：用支撑矢量机(SVM)分类时,针对大规模数据集,SVM的训练成为一个难题.提出了一种采用样本到某一类的马氏距离来提取可能为支撑矢量的数据的方法,同时阐明了如何解决在输入空间和特征空间中求马氏距离所遇到的问题.利用特征值、特征矢量及伪逆运算的并行计算方法,建立了一种提取支撑矢量的快速算法.用该方法对训练数据进行预处理后,可以加快SVM的训练速度.实验结果也表明了该方法的有效性.
- 基于启发式遗传算法的SVM模型自动选择北大核心CSCDCSTPCD摘要：支撑矢量机(SVM)模型的自动选择是其实际应用的关键.常用的基于穷举搜索的留一法(LOO)很繁杂且效率很低.到目前为止,大多数的算法并不能有效地实现模型自动选择.本文利用实值编码的启发式遗传算法实现基于高斯核函数的SVM模型自动选择.在重点分析了SVM超参数对其性能的影响和两种SVM性能估计的基础上,确定了合适的遗传算法适应度函数.人造数据及实际数据的仿真结果表明了所提方法的可行性和高效性.
- 基于支撑矢量机的汉语方言辨识北大核心CSCDCSTPCD摘要：统计学习理论证明,支撑矢量机是具有高分类能力和高推广性能的优秀分类器.但由于语音的动态时间属性,它很难直接应用到汉语方言辨识领域.论文利用高斯混合模型和语言模型提取等维的全局语言特征,成功解决了支撑矢量机难于直接处理动态时间模式的困难,有效地增强了系统的分类能力.实验结果表明,支撑矢量机方法可以比直接用语言模型进行分类决策提高近20%的正确辨识率,比人工神经网络方法也可提高4%的正确辨识率.