基于半无限规划的弹性多核学习算法

• 作者: 张飞云 李世浩 梁军 陈龙
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多核学习算法 半无限规划 正则化函数 稀疏性 多核判别分析
• 年，卷（期）: 2015,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程
• 页码范围: 103-106
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.150822

摘要

在综合考虑 L1和 L2多核判别分析的优点基础上，引入弹性正则化。以预定内核函数的线性组合为基础，结合混合范数正则化函数平衡核权重的稀疏性和非稀疏性，提出了一种基于半无限规划的弹性多核判别分析学习算法（EM‐KDA），该算法应用半无限规划算法求解弹性多核判别分析，并通过混合正则化来实现核的自学习。在不同数据集上的实验验证了算法的有效性，实验结果表明：该方法能够平衡 L1和 L2多核判别分析的稀疏性和非稀疏性，可以尽可能地利用基核的信息；与其他多核判别分析方法相比，具有更好的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁军	江苏大学汽车工程研究院	34	164	7.0	11.0
2	陈龙	江苏大学汽车工程研究院	368	3236	25.0	34.0
3	李世浩	江苏大学汽车工程研究院	3	17	2.0	3.0
4	张飞云	江苏大学汽车工程研究院	3	14	2.0	3.0