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基于k-最近邻的支持向量预选取方法 被引量：11
1
作者 韩德强 韩崇昭 杨艺 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期494-498,共5页
在所有的训练样本中只有支持向量(SVs)能对支持向量机分界面优化结果产生显著影响.基于k-最近邻规则,提出了一种训练样本的预选取方法.针对一些典型人工数据集、公用基准数据集以及TM遥感数据的实验结果表明,该方法能够有效减少训练样... 在所有的训练样本中只有支持向量(SVs)能对支持向量机分界面优化结果产生显著影响.基于k-最近邻规则,提出了一种训练样本的预选取方法.针对一些典型人工数据集、公用基准数据集以及TM遥感数据的实验结果表明,该方法能够有效减少训练样本数目,显著加快学习速度,并保证理想的分类精度. 展开更多
关键词 支持向量机 样本预选取 K-最近邻 模式分类
原文传递
改进的支持向量预选取方法在语音识别中的应用(英文) 被引量：1
2
作者 郝瑞 牛砚波 修磊 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期2714-2721,共8页
对于大规模数据量的语音识别问题,支持向量机的训练成为一个难题。预选取支持向量是解决这一难题的方法之一。提出一种新的支持向量预选取算法.一方面对原数据集的每类数据分别进行核模糊C均值聚类,将所有的聚类中心作为每类数据的表征... 对于大规模数据量的语音识别问题,支持向量机的训练成为一个难题。预选取支持向量是解决这一难题的方法之一。提出一种新的支持向量预选取算法.一方面对原数据集的每类数据分别进行核模糊C均值聚类,将所有的聚类中心作为每类数据的表征集;另一方面根据支持向量的几何分布含义并借鉴支持向量机的多类分类算法中一对一方法的思路提取原数据集的边界样本作为预选取支持向量进行训练和预测,并将该算法应用于嵌入式语音识别系统中,实验结果表明:该方法提高了语音识别系统的训练效率,降低了计算代价,同时保持了较高的识别率。 展开更多
关键词 支持向量 多类分类 核模糊C聚类 样本预选取算法 语音识别系统仿真
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