计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2010年
36期
29-33
,共5页
徐金宝%业巧林%业宁%吴美红
徐金寶%業巧林%業寧%吳美紅
서금보%업교림%업저%오미홍
对支持向量机(TWSVM)%近似支持向量机(GEPSVM)%多类问题%无约束凸规划%特征数%核函数数目
對支持嚮量機(TWSVM)%近似支持嚮量機(GEPSVM)%多類問題%無約束凸規劃%特徵數%覈函數數目
대지지향량궤(TWSVM)%근사지지향량궤(GEPSVM)%다류문제%무약속철규화%특정수%핵함수수목
对支持向量机(Twin Support Vectur Machine,TWSVM)的优化思想源于基于广义特征值近似支持向量机(ProximalSVM based on Generalized Eigenvalues,GEPSVM).该算法将传统SVM问题分解为两个凸规划问题,使得训练速度缩减到原来的1/4.对TWSVM做了修正,基于新的优化准则设计了一种特殊TWSVM(GTWSVM),在此基础上,提出了快速GTWSVM(FGTWSVM),其将GTWSVM转换为无约束凸规划问题求解.该算法在保证得到与TWSVM相当的分类性能以及较快的计算速度的同时,还减少了输入空间的特征数以及内存占用.对于非线性问题,FGTWSVM可以减少核函数数目.
對支持嚮量機(Twin Support Vectur Machine,TWSVM)的優化思想源于基于廣義特徵值近似支持嚮量機(ProximalSVM based on Generalized Eigenvalues,GEPSVM).該算法將傳統SVM問題分解為兩箇凸規劃問題,使得訓練速度縮減到原來的1/4.對TWSVM做瞭脩正,基于新的優化準則設計瞭一種特殊TWSVM(GTWSVM),在此基礎上,提齣瞭快速GTWSVM(FGTWSVM),其將GTWSVM轉換為無約束凸規劃問題求解.該算法在保證得到與TWSVM相噹的分類性能以及較快的計算速度的同時,還減少瞭輸入空間的特徵數以及內存佔用.對于非線性問題,FGTWSVM可以減少覈函數數目.
대지지향량궤(Twin Support Vectur Machine,TWSVM)적우화사상원우기우엄의특정치근사지지향량궤(ProximalSVM based on Generalized Eigenvalues,GEPSVM).해산법장전통SVM문제분해위량개철규화문제,사득훈련속도축감도원래적1/4.대TWSVM주료수정,기우신적우화준칙설계료일충특수TWSVM(GTWSVM),재차기출상,제출료쾌속GTWSVM(FGTWSVM),기장GTWSVM전환위무약속철규화문제구해.해산법재보증득도여TWSVM상당적분류성능이급교쾌적계산속도적동시,환감소료수입공간적특정수이급내존점용.대우비선성문제,FGTWSVM가이감소핵함수수목.
