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基于Pad逼近式光滑支持向量机
  • ISSN号:1000-081X
  • 期刊名称:《高等学校计算数学学报》
  • 时间:0
  • 分类:O241.83[理学—计算数学;理学—数学]
  • 作者机构:[1]中国计量学院理学院数学系,杭州310018
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(No.61003207);浙江省自然科学基金资助项目(No.Y6100588).
作者: 沈进东[1]
中文摘要:

光滑函数用于支持向量机[1]可使原来不可微的模型变成可微的模型,从而可以采用快速的求解算法降低支持向量机的计算复杂性.2001年,Lee和Mangasarian用Sigmoid函数的积分函数作为光滑函数,提出了光滑的支持向量机模型(Smooth Support Vector Machine,SSVM)[2],SSVM具有很好的性质,是目前支持向量机领域的研究热点之一.

英文摘要:

Smoothing functions play an important role in Smooth Support Vec- tor Machine (SSVM) . The existing smooth approximation functions are almost all constructed based on polynomials, but known from the theory of rational approx- imation that polynomial function is not a good approximating tool for nonlinear function. In this study, the plus function x+ = max{x, O} is first expanded into a power series, and based on this series and the theory of the formal orthogonal polynomials, an algorithm is given to compute a kind of Padd approximants. Then, based on Padd approximant, a new smooth support vector regression (Pade-SSVM) is achieved. Finally, theoretical analyses show that the Pad~-SSVM proposed in this study possesses better classification canahilltv than other existing SSVMs.

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期刊信息
  • 《高等学校计算数学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:南京大学
  • 主编:何炳生
  • 地址:南京汉口路22号大学数学系
  • 邮编:210093
  • 邮箱:math@nju.edu.cn
  • 电话:025-83593396
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-081X
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1170/O1
  • 邮发代号:28-17
  • 获奖情况:
  • 国家教委优秀期刊二等奖,江苏省优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),德国数学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:2642