彭新军；徐，董 一种双超球面支持向量机分类器和快速学习算法。 （英语） 兹比尔1293.68238 信息科学。 221, 12-27 (2013). 摘要：本文提出了一种用于二进制识别的双超球面支持向量机（THSVM）分类器。与双支持向量机（TWSVM）分类器类似，该THSVM通过解决两个相关的支持向量机类型问题来确定两个超球面，每个超球面都小于经典SVM，这使得THSVM比经典SVM更有效。此外，与TWSVM相比，THSVM在其两个对偶二次规划问题（QPP）中避免了矩阵求逆。考虑到THSVM的对偶QPP的特点，进一步提出了一种基于约化凸壳（RCH）的THSVM高效Gilbert算法，而不是直接优化其QPP对。对几个合成数据集和基准数据集的计算结果表明，THSVM分类器在计算时间和测试精度方面具有显著优势。 引用于7文件 MSC公司： 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 68吨10 模式识别、语音识别 关键词：模式识别；支持向量机；双超球体；非平行超平面；吉尔伯特算法 软件：TPMSVM公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{X.Peng}和\textit{D.Xu}，信息科学。221、12--27（2013年；Zbl 1293.68238） 全文： 内政部