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《山西大学学报(自然科学版)》 2007年03期
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基于函数逼近的改进SMO算法研究

罗瑜  徐图  何大可  谌新年  
【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,从而进一步完善了基于函数逼近的SMO算法.

【共引文献】
中国期刊全文数据库 前7条
1 秦玉平;王秀坤;;一种改进的快速支持向量机分类算法研究[J];大连理工大学学报;2007年02期
2 业宁;孙瑞祥;董逸生;;多拉格朗日乘子协同优化的SVM快速学习算法研究[J];计算机研究与发展;2006年03期
3 谢宏;刘鹤立;魏江平;;基于线性规划的分类支持向量机[J];计算机辅助工程;2007年01期
4 骆世广;杨晓伟;吴广潮;张新华;;一种改进的序贯最小优化算法[J];计算机科学;2006年11期
5 郑志洵;杨建刚;;大规模训练数据的支持向量机学习新方法[J];计算机工程与设计;2006年13期
6 崔世林;樊京;;最小二乘支持向量机及其在故障诊断中的应用[J];微计算机信息;2006年16期
7 王平;毛剑琴;;支持向量机训练算法及其应用[J];信息与电子工程;2005年04期
中国重要会议论文全文数据库 前2条
1 杜晓东;李岐强;;基于数据几何特征的SVM改进方法[A];第16届中国过程控制学术年会暨第4届全国故障诊断与安全性学术会议论文集[C];2005年
2 晏庆华;;支持向量机算法综述[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(二)[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 范昕炜;支持向量机算法的研究及其应用[D];浙江大学;2003年
2 张春华;支持向量机中最优化问题的研究[D];中国农业大学;2004年
3 梅建新;基于支持向量机的高分辨率遥感影像的目标检测研究[D];武汉大学;2004年
4 代六玲;互联网内容监管系统关键技术的研究[D];南京理工大学;2005年
5 沈翠华;基于支持向量机的消费信贷中个人信用评估方法研究[D];中国农业大学;2005年
6 宋杰;生物信息数据挖掘中的若干方法及其应用研究[D];大连理工大学;2005年
7 张英;基于支持向量机的过程工业数据挖掘技术研究[D];浙江大学;2005年
8 孟继成;雷达目标距离像识别研究[D];电子科技大学;2005年
9 林勇刚;大型风力机变桨距控制技术研究[D];浙江大学;2005年
10 周水生;竞争学习向量量化和支持向量机的关键技术研究[D];西安电子科技大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘庆平;神经网络与支持向量机学习算法的理论及仿真研究[D];燕山大学;2003年
2 董云杰;支持向量机及其在模式识别中应用的研究[D];兰州理工大学;2003年
3 许光;支持向量机在化工过程建模中的应用[D];浙江大学;2004年
4 王伟;基于支持向量机的Agent迁移策略[D];中国海洋大学;2004年
5 赖永标;支持向量机在地下工程中的应用研究[D];山东科技大学;2004年
6 梁朝军;基于支持向量机的车牌识别系统的研究[D];合肥工业大学;2004年
7 丁蕾;用于回归估计的支持向量机的学习算法及应用[D];安徽大学;2005年
8 陈文杰;基于支持向量机的聚酯工业软测量方法研究[D];北京化工大学;2005年
9 杜晓东;基于支持向量机的数据挖掘方法[D];山东大学;2005年
10 王李东;基于支持向量机(SVM)的短期负荷预测的研究[D];华中科技大学;2005年
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7 王安娜;李云路;赵锋云;史成龙;;一种新的半监督直推式支持向量机分类算法[J];仪器仪表学报;2011年07期
8 郭金玲;樊东燕;;基于SVM的山西省旅游需求预测与分析[J];电脑开发与应用;2011年09期
9 陈杰;阎兆立;程晓斌;陈笑然;李晓东;;基于OMAP处理器的空化在线监测系统设计[J];微计算机应用;2011年07期
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3 尹钟;张建华;;基于支持向量机方法的过程操作员功能状态分类[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
4 顾锦荣;刘华强;孙预前;;遗传算法优化的支持向量机模型在热带气旋强度预报中的应用[A];第七届长三角气象科技论坛论文集[C];2010年
5 李巍华;刘雯;;基于主元分析和直推式支持向量机的齿轮早期故障诊断[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
6 刘碧森;钟守铭;陈华富;;基于支持向量机与粗糙集理论的信息处理[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
7 胡海清;;序列最小优化及其改进算法[A];第十届中国科协年会信息化与社会发展学术讨论会分会场论文集[C];2008年
8 杜金香;冯西安;马艳;;支持向量机在DOA估计中的稳健性研究[A];2011'中国西部声学学术交流会论文集[C];2011年
9 郭小荟;马小平;;基于EMD近似熵特征提取和支持向量机的故障诊断方法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
10 蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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1 胡运红;支持向量机的若干算法研究[D];山东科技大学;2011年
2 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
3 常群;支持向量机的核方法及其模型选择[D];哈尔滨工业大学;2007年
4 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
5 张永;基于模糊支持向量机的多类分类算法研究[D];大连理工大学;2008年
6 薛云;基于蚁群算法和支持向量机的矿化蚀变信息提取研究[D];中南大学;2008年
7 邢永忠;最小二乘支持向量机的若干问题与应用研究[D];南京理工大学;2009年
8 马儒宁;神经网络与支持向量机相关问题研究[D];复旦大学;2005年
9 梁新荣;高速公路智能控制方法研究[D];华南理工大学;2005年
10 李忠伟;支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
2 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
3 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
4 张成学;隐私保护线性规划和支持向量机新算法[D];山东科技大学;2011年
5 李新;支持向量机的核方法及其多核聚类算法的研究[D];中国海洋大学;2010年
6 刘维会;不平衡数据集上支持向量机算法研究[D];山东科技大学;2010年
7 杨振章;基于支持向量数据描述的分类识别算法研究[D];杭州电子科技大学;2009年
8 李靖;基于支持向量机的基因表达数据降维方法的研究[D];苏州大学;2011年
9 刘柳;基于支持向量机和模糊后处理的遥感图像分类研究[D];华中科技大学;2010年
10 朱健康;基于支持向量机的音乐自动分类[D];天津大学;2010年
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