基于线性距离核的支持向量机设计

摘要：

为了消除样本数量对现有SVM决策函数计算的影响,提出一种基于样本数据线性距离特征的线性距离核函数来改进SVM.基于该核函数的SVM决策函数,实现了与样本数量无关的分类计算,极大提升SVM在执行超大规模分类计算的速度.仿真结果表明,该核函数具有与常用核函数一样的性能,可以完成非线性SVM的训练和分类.

关键词：核函数、决策函数、支持向量机、样本数量无关、线性距离

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家863计划2012AA011005

在线出版日期：2014-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：478-481