一种可伸缩的支持向量机的硬件实现方法

被引：3

作者：

王嗣平

沈海斌

严晓浪

机构：

[1] 浙江大学超大规模集成电路研究所

来源：

浙江大学学报(理学版) | 2009年 / 36卷 / 03期

关键词：

支持向量机; 硬件实现; 数字电路架构; 嵌入式系统;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

提出了支持向量机(Support Vector Machine)学习过程硬件实现的一种新的数字电路结构,它可以在保证向量机学习速度的同时,提高支持向量机的硬件资源利用效率;此外基于此结构的支持向量学习机还可以适用于低于设计数的样本集.由于该设计的灵活性以及其对硬件要求的减小,使得支持向量学习机可以更好、更方便地应用于嵌入式系统中.

引用

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