Padé32光滑支持向量机模型的构造及其应用

• 作者: 何枫 吴子轩 王建建 陈丽莉
• 来源期刊: 控制理论与应用
• 关键词: 机器学习 光滑支持向量机模型 Padé32光滑函数 分类 BFGS-Armijo算法
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1302-1310
• 页数: 9页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.7641/CTA.2018.70941

摘要

含无约束条件支持向量机的目标函数具有不光滑性,使得研究者难以采用快速的最优化算法对其进行求解.为了克服支持向量机的不可微性,文章首先应用有理逼近的方法,提出了一种新的Pad′e32逼近式光滑函数并建立了基于该函数的光滑支持向量机模型.其次,分析并证明了新光滑函数的逼近精度均高于已有的各种光滑函数,以及新模型的收敛性.最后,基于UCI机器学习数据库,将本文构造的Pad′e32-SSVM模型应用于若干种疾病的诊断、钞票验伪和生物可降解性分析中,结果表明本文建立的新光滑支持向量机模型具有较高的分类精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何枫	北京科技大学东凌经济管理学院	55	641	15.0	23.0
2	王建建	北京科技大学东凌经济管理学院	6	5	1.0	1.0
3	吴子轩	北京科技大学东凌经济管理学院	7	20	2.0	4.0
4	陈丽莉	清华大学经管学院	2	3	1.0	1.0