[发明专利]基于支持向量机近似模型的资源有限系统在线信息处理方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于支持向量机近似模型的资源有限系统在线信息处理方法及装置。所述方法和装置针对基于经济型CPU的资源有限系统在线应用支持向量机，包括以下步骤系统首先保存离线训练所得支持向量机近似模型和变换矩阵E；读入待测数据，去除其中Fisher比相对小的特征后与E相乘，得到预处理过的数据；将此数据代入支持向量机近似模型，求出数据的标签，实现数据分类。若所选支持向量机近似模型和待处理的数据对系统的资源需求超过系统的供给能力，则通过对支持向量机近似模型降阶和使用外扩存储器、再减少数据的非重要特征来解决。本发明的方法及装置，使得具体的资源有限系统能应用支持向量机在线处理信息，并保持结果的正确性。

主权项

一种基于支持向量机近似模型的资源有限系统在线信息处理方法，其特征在于，包括：步骤S1：在资源有限系统中预先存储由训练数据集得到的支持向量机近似模型和变换矩阵E；步骤S2：读入待测数据，计算与所述训练数据集中的训练数据具有相同分布特征的待测数据中各特征的Fisher比的值，去除所述待测数据中的非重要特征；步骤S3：将去除非重要特征后的待测数据与所述变换矩阵E相乘，得到预处理后的数据；步骤S4：将预处理后的数据代入支持向量机近似模型，求解得到对应的数据标签，实现数据分类；其中，所述支持向量机近似模型根据训练数据集，采用基于多元多项式拟合的支持向量机模型近似方法获得；所述变换矩阵E通过对训练数据进行主成分分析得到；所述非重要特征是指待测数据中特征的Fisher比的值小于预设的Fisher比的值的特征。