支持向量机在线训练算法及其应用
지지향량궤재선훈련산법급기응용
On-line support vector machine training algorithm and its application
  • 万方数据
    浙江大学学报（工学版） 절강대학학보（공학판）
    JOURNAL OF ZHEJIANG UNIVERSITY(ENGINEERING SCIENCE)
    2004年 12期 1642-1645,1649 ,共5页

    汪辉%皮道映%孙优贤

    왕휘%피도영%손우현

    支持向量机%在线训练%系统辨识%Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件 支持嚮量機%在線訓練%繫統辨識%Karush-Kuhn-Tucker(KKT)條件
    지지향량궤%재선훈련%계통변식%Karush-Kuhn-Tucker(KKT)조건
    针对支持向量机在线训练算法训练速度较慢和无法处理边缘支持向量集合为空的缺点,以KKT条件和拉格朗日乘数法为基础,用严格的数学推导得到一种改进的训练算法.通过建立一个矩阵缓存来保存与核函数相关的数据,给出在算法中有效操作该矩阵缓存的方法以加快训练速度;边缘支持向量集合为空时,修改模型的偏值项使样本进入该集合,训练算法得以继续运行;并讨论了该算法在在线系统辨识中的应用.仿真实验和分析结果表明: 对于非线性时变系统,改进算法的建模精度较高,训练速度较原算法有了很大的提高.
    침대지지향량궤재선훈련산법훈련속도교만화무법처리변연지지향량집합위공적결점,이KKT조건화랍격랑일승수법위기출,용엄격적수학추도득도일충개진적훈련산법.통과건립일개구진완존래보존여핵함수상관적수거,급출재산법중유효조작해구진완존적방법이가쾌훈련속도;변연지지향량집합위공시,수개모형적편치항사양본진입해집합,훈련산법득이계속운행;병토론료해산법재재선계통변식중적응용.방진실험화분석결과표명: 대우비선성시변계통,개진산법적건모정도교고,훈련속도교원산법유료흔대적제고.
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