【摘 要】
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支持向量机（support vector machine,SVM）具有良好的学习性能和泛化能力,因而被广泛应用于恒星光谱分类中。然而实际应用面临的数据规模往往很大,SVM便暴露出计算量大、分类速
【机 构】
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中北大学计算机与控制工程学院,河南信息统计学院人事处,山西大学商务学院信息学院
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支持向量机（support vector machine,SVM）具有良好的学习性能和泛化能力,因而被广泛应用于恒星光谱分类中。然而实际应用面临的数据规模往往很大,SVM便暴露出计算量大、分类速度慢等问题。为了解决上述问题,Jayadeva等提出双支持向量机（twin support vector machine,TWSVM）,将计算时间减少至SVM的1/4。然后上述方法仅关注数据的全局特征,对每类数据的局部特征并未关注。鉴于此,提出基于流形模糊双支持向量机（manifold fuzzy twin sup
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