基于预备工作集的最小序列优化算法

• 作者: 姜斌 宋晓峰 陈卫民
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 支持向量机 预备工作集 工作集选择 核缓存
• 年，卷（期）: 2007,（10）
• 所属期刊栏目: 研究探讨
• 页码范围: 37-40
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.10.010

摘要

为了提高支持向量机求解大规模问题的训练速度,提出了一种新的工作集选择策略--预备工作集策略:在SMO中,利用可行方向策略提取最大违反对的同时,从核缓存cache中提取违反KKT条件程度最大的一系列样本组成预备工作集,为此后历次SMO迭代优化提供工作集.该方法提高了核缓存的命中率,减少了工作集选择的代价.理论分析和实验结果表明,预备工作集策略能够很好地胜任待优化的工作集,加快了支持向量机求解大规模问题的训练速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜斌	南京航空航天大学自动化学院	164	1102	17.0	25.0
2	宋晓峰	南京航空航天大学自动化学院	45	295	8.0	16.0
3	陈卫民	南京航空航天大学自动化学院	1	1	1.0	1.0