支撑向量数据域描述优化问题最优解理论分析

• 作者: 王士同 王晓明
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 核方法 支撑向量数据域描述 凸优化 唯一性
• 年，卷（期）: 2011,（7）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 1551-1560
• 分类号: TP181
• 字数: 6961字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1001.2011.03856

摘要

支撑向量数据域描述(support vector data description,简称SVDD)作为一种已经得到广泛应用的核方法,目前研究主要集中在其性能和效率的提高上,然而该算法优化问题最优解性质的理论性质却没有得到足够的关注.为此,首先把SVDD定义的原始优化问题等价转化为一个凸约束二次优化问题,然后从理论上证明了其构建的超球圆心具有唯一性,然而超球半径在一定条件下却存在不唯一性,并且给出了半径存在不唯一性的充分必要条件.还从对偶优化问题的角度分析了超球的圆心和半径性质,并且给出了SVDD算法中在根据优化问题最优解构建超球半径不唯一情况下计算超球半径的方法.完善了该算法的理论和方法体系,从而为其更深入的研究和应用奠定了理论基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王士同	江南大学信息工程学院	528	3424	23.0	37.0
2	王晓明	江南大学信息工程学院	10	63	4.0	7.0