计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2013年
3期
1-3,9
,共4页
最小闭包球%确定并删除内部点%序列最小最优化%线性收敛%大规模数据集
最小閉包毬%確定併刪除內部點%序列最小最優化%線性收斂%大規模數據集
최소폐포구%학정병산제내부점%서렬최소최우화%선성수렴%대규모수거집
研究n维空间中m个点的最小闭包球(MEB)问题.通过结合确定并删除内部点的技术到序列最小最优化(SMO)方法中,提出一种近似求解MEB问题的改进的SMO-型算法.证明了该算法具有线性收敛性.数值结果表明对于一些m≥n的大规模数据集,改进的算法与原算法相比速度可以提高10倍以上.尤其,当n等于100且m等于100 000时,改进的SMO-型算法仅需执行8s.此外,对于n等于10 000且m等于1 000的大规模数据集,改进的算法也仅需执行150 s.
研究n維空間中m箇點的最小閉包毬(MEB)問題.通過結閤確定併刪除內部點的技術到序列最小最優化(SMO)方法中,提齣一種近似求解MEB問題的改進的SMO-型算法.證明瞭該算法具有線性收斂性.數值結果錶明對于一些m≥n的大規模數據集,改進的算法與原算法相比速度可以提高10倍以上.尤其,噹n等于100且m等于100 000時,改進的SMO-型算法僅需執行8s.此外,對于n等于10 000且m等于1 000的大規模數據集,改進的算法也僅需執行150 s.
연구n유공간중m개점적최소폐포구(MEB)문제.통과결합학정병산제내부점적기술도서렬최소최우화(SMO)방법중,제출일충근사구해MEB문제적개진적SMO-형산법.증명료해산법구유선성수렴성.수치결과표명대우일사m≥n적대규모수거집,개진적산법여원산법상비속도가이제고10배이상.우기,당n등우100차m등우100 000시,개진적SMO-형산법부수집행8s.차외,대우n등우10 000차m등우1 000적대규모수거집,개진적산법야부수집행150 s.
