[发明专利]一种针对低维数据样本筛选的支持向量机加速方法及装置在审
| 申请号： | 201810942190.7 | 申请日： | 2018-08-17 |
| 公开（公告）号： | CN109117887A | 公开（公告）日： | 2019-01-01 |
| 发明（设计）人： | 王宏志;刘昕源;高宏 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N99/00 |
| 代理公司： | 北京格允知识产权代理有限公司 11609 | 代理人： | 周娇娇;李亚东 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据处理技术领域，提供了一种针对低维数据样本筛选的支持向量机加速方法及装置，该方法包括：对原始样本的区域边界进行逐级的网格划分，并确定分类边界；根据分类边界选取边界样本，作为筛选后的训练样本；使用所述筛选后的训练样本进行支持向量机的训练。本发明针对低维数据的分类问题，对给定样本进行网格划分，找到分类边界处的样本，并把他们提取出来，得到有效的支持向量机训练样本，最大程度上减少参与下一步实际的支持向量机训练的无效样本，实现了对支持向量机训练计算过程的加速。 | ||
| 搜索关键词： | 支持向量机训练 支持向量机 样本 分类边界 低维 筛选 数据样本 训练样本 网格 数据处理技术 边界样本 分类问题 计算过程 区域边界 原始样本 | ||
【主权项】：
1.一种针对低维数据样本筛选的支持向量机加速方法，其特征在于，包括：边界确定步骤、对原始样本的区域边界进行逐级的网格划分，并确定分类边界；样本筛选步骤、根据分类边界选取边界样本，作为筛选后的训练样本；样本训练步骤、使用所述筛选后的训练样本进行支持向量机的训练。
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