支持向量机改进序列最小优化学习算法

• 作者: 张智 朱齐丹 邢卓异
• 来源期刊: 哈尔滨工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 序列最小优化 改进学习算法 回归问题
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 183-188
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 4542字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-7043.2007.02.014

摘要

为提高支持向量机序列最小优化学习算法的学习性能,提出了一种支持向量机改进序列最小优化学习算法,对传统SMO学习方法进行了多方面改进,从优化变量的选择和2个变量的优化方法分别提出具体可行的改进方法.改进后的SMO学习算法提高了学习速度,加快了网络收敛速度.基于改进SMO算法的仿真结果验证了改进SMO算法的有效性和优越性,并通过仿真,与原始算法进行了比较,显示了改进SMO算法的快速性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱齐丹	哈尔滨工程大学自动化学院	227	2033	24.0	33.0
2	邢卓异	哈尔滨工程大学自动化学院	14	117	6.0	10.0
3	张智	哈尔滨工程大学自动化学院	61	424	11.0	16.0