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各种变形支持向量机算法降低训练时间和减少计算复杂性的训练算法提高推广能力的模型选择方法支持向量集合的性质和核函数法的机理多类别分类方法提高SVM泛化速度的方法嵌入先验知识的SVM设计方法HybridKernelSVMSVM增量训练SVMEnsembleSVM规则抽取SVM聚类SVM数字实现SVM与其它方法的结合(roughset,pca,wavelet,……)应用各种变形支持向量机算法降低训练时间和计算复杂性的训练算法提高推广能力的模型选择方法支持向量集合的性质和核函数法的机理多类别分类方法提高SVM泛化速度的方法嵌入先验知识的svm设计方法HybridKernelSVMSVM增量训练SVMEnsembleSVM规则抽取SVM聚类SVM的数字实现SVM与其它方法的结合应用