%0 Journal Article
%T 一种基于卫向量的简化支持向量机模型
%A 王宇
%A 毛玉欣
%J 大连理工大学学报
%P 446-450
%D 2008
%R 10.7511/dllgxb200803025
%X 针对支持向量机(SVM)在处理大规模训练集时，训练速度和分类速度变慢的缺点，提出了一种基于卫向量的简化SVM模型．用对偶变换及求解线性规划方法提取卫向量，缩小训练集规模；在此基础上对训练得到的支持向量集，用线性相关性去除冗余支持向量，从而达到简化目的．对UCI标准数据集的实验表明在保证不损失分类精度的前提下，该模型一定程度上改进了传统SVM，缩短了学习时间，取得了良好的效果．
%K 卫向量
%K 支持向量机
%K 训练集
%K 支持向量集
%U http://press.dlut.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20080325&flag=1