求解最小闭包球问题改进的SMO-型算法

• 作者: 丛伟杰 刘红卫
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 最小闭包球 确定并删除内部点 序列最小最优化 线性收敛 大规模数据集
• 年，卷（期）: 2013,（3）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 1-3,9
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3297字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1208-0165

摘要

研究n维空间中m个点的最小闭包球(MEB)问题.通过结合确定并删除内部点的技术到序列最小最优化(SMO)方法中,提出一种近似求解MEB问题的改进的SMO-型算法.证明了该算法具有线性收敛性.数值结果表明对于一些m≥n的大规模数据集,改进的算法与原算法相比速度可以提高10倍以上.尤其,当n等于100且m等于100 000时,改进的SMO-型算法仅需执行8s.此外,对于n等于10 000且m等于1 000的大规模数据集,改进的算法也仅需执行150 s.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘红卫	西安电子科技大学理学院	63	222	8.0	12.0
2	丛伟杰	西安邮电大学理学院	12	34	3.0	5.0