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光滑支持向量机多项式函数的研究

系统工程与电子技术 2009年第6期31卷 1450-1453页

作者：刘叶青刘三阳谷明涛西安电子科技大学数学科学系陕西西安710071 河南科技大学理学院河南洛阳471003 中国人民解放军96251部队河南洛阳471003

为了找到多项式光滑支持向量机(polynomial smooth support vector machine,PSSVM)中性能更好的光滑函数,将正号函数变形并展开为多项式级数,得到一类光滑函数。证明了这类函数的性能,它既能满足任意阶光滑的要求,也能达到任意给定的逼... 详细信息

为了找到多项式光滑支持向量机(polynomial smooth support vector machine,PSSVM)中性能更好的光滑函数,将正号函数变形并展开为多项式级数,得到一类光滑函数。证明了这类函数的性能,它既能满足任意阶光滑的要求,也能达到任意给定的逼近精度。用Newton-Armijo算法求解相应的PSSVM模型,实验结果表明,随着多项式光滑函数阶数的提高,逼近精度和相应PSSVM模型的分类性能也相应提高。

关键词：支持向量机分类光滑逼近多项式函数

在原始空间用Rosenbrock算法训练线性支持向量机

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控制与决策 2009年第12期24卷 1895-1898页

作者：刘叶青刘三阳谷明涛西安电子科技大学数学科学系河南科技大学理学院解放军96251部队

为了加快并行下降方法(CD)用于线性支持向量机(SVM)时的最终收敛速度,将Rosenbrock算法(R)用于线性SVM.在内循环,R通过解一个单变量子问题来更新w的一个分量,并同时固定其他分量不变;在外循环,采用Gram-schmidt过程构建新的搜索方向.实... 详细信息

为了加快并行下降方法(CD)用于线性支持向量机(SVM)时的最终收敛速度,将Rosenbrock算法(R)用于线性SVM.在内循环,R通过解一个单变量子问题来更新w的一个分量,并同时固定其他分量不变;在外循环,采用Gram-schmidt过程构建新的搜索方向.实验结果表明,与CD相比,R加快了最终的收敛,在分类中能更快地获得更高的测试精度.

关键词：支持向量机模式识别分类 Rosenbrock算法并行下降

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用于在线数据分类的半监督最接近支持向量机

计算机工程与应用 2010年第29期46卷 219-220,241页

作者：常志勇刘叶青谷明涛河南科技大学理学院中国人民解放军96251部队

为了解决当已分类完未标号样本,又有新的未标号样本的半监督学习问题,提出了能用于在线数据分类的半监督最接近支持向量机。在人工数据和UCI数据集上的实验显示,不因标号数据的增多而提高分类性能,未标号数据基本上不降低其分类性能,因... 详细信息

为了解决当已分类完未标号样本,又有新的未标号样本的半监督学习问题,提出了能用于在线数据分类的半监督最接近支持向量机。在人工数据和UCI数据集上的实验显示,不因标号数据的增多而提高分类性能,未标号数据基本上不降低其分类性能,因此算法可在线使用。

关键词：支持向量机半监督学习最接近支持向量机分类在线学习

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高中化学学科后进生转化教学的探索与实践

科学咨询(教育科研) 2006年第5期 56-57页

作者：谷明涛重庆市42中学

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广义支持向量机的多项式光滑函数法

计算机工程与应用 2011年第33期47卷 52-54页

作者：刘叶青刘三阳谷明涛河南科技大学数学与统计学院西安电子科技大学数学科学系中国人民解放军96251部队

为了求解广义支持向量机(GSVM)的优化问题,将带有不等式约束的原始优化问题转化为无约束优化问题,由于此无约束优化问题的目标函数不光滑,所以引入一族多项式光滑函数进行逼近,实验中可以根据不同的精度要求选择不同的逼近函数。用BFGS... 详细信息

为了求解广义支持向量机(GSVM)的优化问题,将带有不等式约束的原始优化问题转化为无约束优化问题,由于此无约束优化问题的目标函数不光滑,所以引入一族多项式光滑函数进行逼近,实验中可以根据不同的精度要求选择不同的逼近函数。用BFGS算法求解。实验结果表明,该算法和已有的GSVM的求解算法相比,更快地获得了更高的测试精度,更适合大规模数据集的训练。因此给出的GSVM的求解算法是有效的。

关键词：支持向量机广义支持向量机模式识别分类光滑函数多项式

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一种改进的支持向量机增量学习算法

计算机工程与应用 2008年第10期44卷 142-143,187页

作者：刘叶青刘三阳谷明涛西安电子科技大学数学科学系解放军96251部队

提出了一种改进的支持向量机增量学习算法。分析了新样本加入后,原样本和新样本中哪些样本可能转化为新支持向量。基于分析结论提出了一种改进的学习算法。该算法舍弃了对最终分类无用的样本,并保留了有用的样本。对标准数据集的实验结... 详细信息

提出了一种改进的支持向量机增量学习算法。分析了新样本加入后,原样本和新样本中哪些样本可能转化为新支持向量。基于分析结论提出了一种改进的学习算法。该算法舍弃了对最终分类无用的样本,并保留了有用的样本。对标准数据集的实验结果表明,该算法在保证分类准确度的同时大大减少了训练时间。

关键词：支持向量机增量学习分类

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一种多项式光滑的半监督支持向量机分类算法

计算机科学 2009年第7期36卷 179-181页

作者：刘叶青刘三阳谷明涛西安电子科技大学数学科学系河南科技大学理学院解放军96251部队

为了处理半监督支持向量机优化中的非凸非光滑问题,引入一个多项式光滑函数来逼近非凸的目标函数,给出的多项式函数在样本的高密度区逼近精度高,逼近精度低时出现在样本的低密度区。采用共轭梯度法求解模型。在人工数据和UCI数据库中的... 详细信息

为了处理半监督支持向量机优化中的非凸非光滑问题,引入一个多项式光滑函数来逼近非凸的目标函数,给出的多项式函数在样本的高密度区逼近精度高,逼近精度低时出现在样本的低密度区。采用共轭梯度法求解模型。在人工数据和UCI数据库中的4个数据集上的实验结果显示,算法不仅能保证标号数据很少时的分类精度,而且不因标号数据的增多而明显提高分类性能,因此给出的分类器性能是稳定的。

关键词：半监督学习支持向量机分类

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Powell算法在线性支持向量机中的应用

计算机工程 2011年第12期37卷 161-163页

作者：刘叶青刘三阳谷明涛河南科技大学数学与统计学院西安电子科技大学数学科学系解放军96251部队

并行下降方法应用于线性支持向量机时效率较低。针对该问题,提出将Powell算法应用于线性支持向量机,并采用一个全局牛顿算法来求解单变量子问题。在内循环过程中,通过解一个单变量子问题更新w的一个分量,同时固定其他的分量不变;在外循... 详细信息

并行下降方法应用于线性支持向量机时效率较低。针对该问题,提出将Powell算法应用于线性支持向量机,并采用一个全局牛顿算法来求解单变量子问题。在内循环过程中,通过解一个单变量子问题更新w的一个分量,同时固定其他的分量不变;在外循环过程中,根据判断条件,决定是否沿加速方向搜索,以及是否用加速方向替代之前的某一个搜索方向。UCI数据集上的实验结果表明,算法能很快收敛,且分类精度优于并行下降算法和光滑支持向量机。

关键词：支持向量机模式识别 Powell算法全局牛顿算法

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基于最近边界向量的SVM增量学习算法

数学的实践与认识 2011年第2期41卷 110-114页

作者：刘叶青刘三阳谷明涛河南科技大学数学与统技学院西安电子科技大学理学院解放军96251部队

为了减少求支持向量过程中二次规划的复杂度,利用训练样本集的几何信息,选出两类中离另一类最近的边界向量集合,它是样本中最有可能成为支持向量的一部分,用它代替原样本集进行训练.对新增样本,若存在违反KKT条件的样本,只对这部分新样... 详细信息

为了减少求支持向量过程中二次规划的复杂度,利用训练样本集的几何信息,选出两类中离另一类最近的边界向量集合,它是样本中最有可能成为支持向量的一部分,用它代替原样本集进行训练.对新增样本,若存在违反KKT条件的样本,只对这部分新样本进行学习.同时找出原样本中可能转化为支持向量的非支持向量样本.基于分析结果,提出了一种新的基于最近边界向量的增量式支持向量机学习算法.对标准数据集的实验结果表明,算法是可行的,有效的.

关键词：支持向量机增量算法数据挖掘分类