快速SVM算法及在陀螺仪参数漂移预测中的应用

针对支持向量机在对海量训练样本进行训练时,训练速度慢而导致难以应用的问题,通过分析训练样本数目与训练时间之间的关系,利用支持向量机对小样本学习的良好特性,提出了基于样本分组的支持向量机快速训练算法.将海量样本分成小样本进行训练,然后对训练得到的多个支持向量机进行加权处理得到决策函数.此方法在标准数据以及陀螺仪参数漂移数据上进行了仿真应用,方针结果证明该方法可大幅提高训练速度,同时保证了较好的泛化能力.