Powell算法在线性支持向量机中的应用

• 作者: 刘三阳 刘叶青 谷明涛
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 模式识别 Powell算法 全局牛顿算法
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 161-163
• 分类号: TP18
• 字数: 2930字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.12.054

摘要

并行下降方法应用干线性支持向量机时效率较低.针对该问题,提出将Powell算法应用于线性支持向量机,并采用一个全局牛顿算法来求解单变量子问题.在内循环过程中,通过解一个单变量子问题更新w的一个分量,同时固定其他的分量不变;在外循环过程中,根据判断条件,决定是否沿加速方向搜索,以及是否用加速方向替代之前的某一个搜索方向.UCI数据集上的实验结果表明,算法能很快收敛,且分类精度优于并行下降算法和光滑支持向量机.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘三阳	西安电子科技大学数学科学系	662	5562	32.0	51.0
2	刘叶青	河南科技大学数学与统计学院	8	57	5.0	7.0