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1、支持向量機和粗糙集理論是當(dāng)今人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點。支持向量機以結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原則為分類準(zhǔn)則，利用靠近分類邊界的支持向量構(gòu)造最優(yōu)分類超平面。對分類訓(xùn)練有貢獻的只有支持向量，但是求解支持向量機卻需要整個訓(xùn)練集，因此，當(dāng)訓(xùn)練集規(guī)模較大時，支持向量機訓(xùn)練時具有存儲空間需求量大，尋優(yōu)速度緩慢，需要花費大量時間等缺點。
針對這一問題，本文提出了一種基于粗糙集樣例約簡支持向量機的方法。其基本思想是因為支持向量大多位于分類邊界附近
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