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基于边界向量的样本取样SMO算法
  • ISSN号：1001-4098
  • 期刊名称：《系统工程》
  • 时间：0
  • 分类：TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]辽宁工程技术大学理学院
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(50979035)
作者： 柴岩[1], 王庆菊[1]
关键词： 支持向量机, 序贯最小优化算法, 样本取样, 边界向量
中文摘要：

在各种支持向量机(SVM)训练算法中,比较突出的训练算法是序贯最小优化(SMO)算法。样本取样SMO算法是在不改变样本分布的前提下对原始训练集进行取样从而压缩样本数量,但由于样本取样具有随机性,如何有效缩减取样范围是改进该算法的主要方向。为此根据边界向量不一定是支持向量,但支持向量一定是边界向量这一理论,得出边界向量集是包含所有支持向量的集合,先提取边界向量再取样,把取样的范围减小到边界向量集里,缩短样本取样SMO算法的时间。实验表明,基于边界向量的样本取样SMO算法的性能要比原算法更优。

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期刊信息
  • 《系统工程》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:湖南省社会科学院
  • 主办单位:湖南省系统工程与管理学会
  • 主编：陈收
  • 地址：长沙市浏河村巷37号省社科院内
  • 邮编：410003
  • 邮箱：xitonggongcheng@163.com
  • 电话：0731-4211215
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-4098
  • 国内统一刊号：ISSN：43-1115/N
  • 邮发代号:42-67
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,国家自然科学基金委员会管理科学重要期刊,中国科学引文数据库来源期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 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:27553