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基于内点法的支撑向量机算法

Support vector machine based on interior point algorithm

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【作者】 乔晓明朱广华

【Author】 QIAO Xiao-ming,ZHU Guang-hua(Department of Computer, Xi’an University of Post and Telecommunications, Xi’an, 710061, China)

【机构】 西安邮电学院计算机系西安邮电学院计算机系 陕西西安 710061陕西西安 710061

【摘要】 内点法是近年来发展起来的求解线性规划和二次规划的一种新方法,它有许多优点。支撑向量机问题中的二次规划问题有它特殊的一些性质,如它是一个凸二次规划,约束比较少而且都是线性约束,它的矩阵Q对称半正定且稠密。该文探索了用内点算法求解支撑向量机中这种特殊的二次规划问题,并给出了数值实验,表明这是一种好的求解支撑向量机的方法。

【Abstract】 Interior point algorithm, which possesses a lot of advantages, is a new method for solving linear programming and quadratic programming. The quadratic programming in support vector machine has its particular properties, such as convex quadratic programming, a little and linear constraints, symmetric positive semi-definite and dense Q-matrix. In this paper, solving the quadratic programming in SVM by interior point algorithm is investigated. The numerical experiments demonstrate its usefulness.

【基金】 西安邮电学院中青年科研基金项目资助
  • 【文献出处】 西安邮电学院学报 ,Journal of Xi’an University of Post and Telecommunications , 编辑部邮箱 ,2005年03期
  • 【分类号】TP301
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】138
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