基于动态筛选策略的SMO改进算法

• 作者: 张见 李艳洪 王行愚 邹俊忠 雷江震
• 来源期刊: 华东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 动态筛选策略 模式识别 支持向量机 序列最小优化
• 年，卷（期）: 2007,（2）
• 页码范围: 263-266
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 3241字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-3080.2007.02.025

摘要

提出了一种基于动态筛选策略的SMO(Sequential Minimal Optimization)改进算法,它能快速地筛选出绝大多数的边界支持向量和非支持向量,并将非边界支持向量限定在很小的范围内.仿真实验结果表明:样本规模无论大小,这种策略都能使Keerthi的改进算法2的性能得到大幅提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹俊忠	华东理工大学信息科学与工程学院	43	273	9.0	15.0
2	张见	华东理工大学信息科学与工程学院	18	133	5.0	11.0
3	王行愚	华东理工大学信息科学与工程学院	120	1138	16.0	27.0
4	雷江震	华东理工大学信息科学与工程学院	2	3	1.0	1.0
5	李艳洪	华东理工大学信息科学与工程学院	2	3	1.0	1.0