利用粗糙集理论提高SVM预测系统的实时性

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摘要：支持向量机是一种新的机器学习方法，它具有良好的推广性和分类精确性。但是在利用支持向量机的分类算法处理实际问题时，该算法的计算速度较慢、处理问题效率较低。文中介绍了一种新的学习算法，就是将粗糙集和支持向量机相结合，利用粗糙集对支持向量机的训练样本进行预处理，从而缩短样本的训练时间，提高基于SVM预测系统实时性。文中最后利用该方法进行了数据试验，试验结果表明了该方法可以大大缩短样本的训练时间，提高基于支持向量机处理预测系统的效率。从而也证明了该方法的有效性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97969A/200609/22699176.html

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关键词：SVM 粗糙集 支持向量机 cqvip 机器学习 粗糙集 支持向量机 预测