Keerthi的SMO算法的偏置计算改进

• 作者: 王敏锡 陈凯亚
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 SMO算法 回归
• 年，卷（期）: 2008,（12）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 7-8,12
• 页数: 3页
• 分类号: TN919
• 字数: 3305字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.12.003

摘要

指出Keerthi的SMO算法存在的问题.该算法由于采用"取中法"求偏置,在优化条件不满足的情况下,偏置值有可能出现偏差,从而劣化SVM的建模性能.该文从SVM回归的原问题出发,导出求偏置的新方法并将其归结为一维凸函数最优化问题,将新算法应用于高斯函数的回归和记忆非线性功率放大器的预失真器的建模中,结果显示了新算法的正确性和有效性,建模精度提高10%左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈凯亚	西南交通大学电磁场与微波技术研究所	18	54	4.0	6.0
2	王敏锡	西南交通大学电磁场与微波技术研究所	13	58	5.0	7.0