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针对最小二乘支持向量机(LSSVM)用于在线建模时存在的计算复杂性问题,提出一种LSSVM在线学习算法.首先引入了基于Cholesky分解求LSSVM的方法,接着根据在线建模期间核函数矩阵的更新特点,将分块矩阵Cholesky分解用于LSSVM的在线求解,使三角因子矩阵在线更新从而得出一种新的LSSVM在线学习算法.该算法能充分利用历史训练结果,减少计算量.仿真实验显示了这种在线学习算法的有效性.
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湖南科技大学学报(自然科学版)
Year： 2013
Issue： 04
Volume： 28
Page： 74-77
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