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张玉石

作品数：1 被引量：7H指数：1
供职机构：长春工业大学计算机科学与工程学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇序列最小优化
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇回归支持向量...
  • 1篇SMO算法

机构

  • 1篇长春工业大学

作者

  • 1篇许建潮
  • 1篇张玉石

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2007
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
回归支持向量机SMO算法的改进被引量：7
2007年
在Smola和Sch$lkopf的SMO算法中,由于使用了单一的极限值而使得算法的效果没有完全表现出来。使用KKT条件来检验二次规划问题,使用两个极限参量来对回归SMO算法进行改进。通过对比实验,这一改进算法在执行速度上表现出了非常好的性能。
许建潮张玉石
关键词：支持向量机序列最小优化
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共1页<1>
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