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基于函数逼近的改进SMO算法研究
基于函数逼近的改进SMO算法研究
来源 :山西大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:siaonn
【摘 要】
:
采用Zoutendijk最大下降方向法,对基于函数逼近的工作集选择方式进行了分析,并进行严格的数学推导.研究指出了目前二次逼近工作集选择策略存在的不足,提出了改进的目标函数,
【作 者】
:
罗瑜
徐图
何大可
谌新年
【机 构】
:
西南交通大学信息科学与技术学院,湖南工程学院计算机科学与技术系
【出 处】
:
山西大学学报(自然科学版)
【发表日期】
:
2007年3期
【关键词】
:
支持向量机
分解算法
序贯最小优化
函数逼近
可行方向
support vector machine
decomposition algorithm
seq
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采用Zoutendijk最大下降方向法,对基于函数逼近的工作集选择方式进行了分析,并进行严格的数学推导.研究指出了目前二次逼近工作集选择策略存在的不足,提出了改进的目标函数,从而进一步完善了基于函数逼近的SMO算法.
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