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FAST SUPPORT VECTOR MACHINE (FSVM) CLASSIFIER FOR STREAMING DATA

机译:快速支持矢量机(FSVM)分类器,用于处理数据

摘要

The present subject matter relates to a method and a system (200) for developing a Fast Support Vector Machine (FSVM) classifier using a Support Vector Machine (SVM) classifier (212). In an embodiment, an optimization technique is applied to the SVM classifier (212) to result in the FSVM classifier. The optimization technique includes obtaining an Acceptable Recognition Accuracy (ARA) and a set of support vectors by training and testing the SVM classifier (212) by initializing zero value to the threshold Lagrange Multiplier. Next, the technique includes the updating the value of the threshold Lagrange Multiplier and repeating the training and testing till a determined recognition accuracy (RA) is greater than or equal to the Acceptable Recognition Accuracy (ARA). Further, in an embodiment, the present subject matter relates to a real time speech recognition system implemented with the FSVM classifier
机译:本主题涉及一种用于使用支持向量机(SVM)分类器(212)来开发快速支持向量机(FSVM)分类器的方法和系统(200)。在一个实施例中,将优化技术应用于SVM分类器(212)以产生FSVM分类器。优化技术包括通过将零值初始化为阈值拉格朗日乘数来训练和测试SVM分类器(212),从而获得可接受的识别精度(ARA)和一组支持向量。接下来,该技术包括更新阈值拉格朗日乘数的值,并重复训练和测试,直到确定的识别精度(RA)大于或等于可接受的识别精度(ARA)。此外,在一个实施例中,本主题涉及利用FSVM分类器实现的实时语音识别系统。

著录项

  • 公开/公告号IN201741006356A

    专利类型

  • 公开/公告日2018-08-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人

    申请/专利号IN201741006356

  • 申请日2017-02-22

  • 分类号G06F17/00;G06N5/00;G06K9/62;

  • 国家 IN

  • 入库时间 2022-08-21 12:51:58

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