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| 一种无约束凸规划多平面修正TWSVM | |
| 引用本文： | 徐金宝,业巧林,业宁,吴美红.一种无约束凸规划多平面修正TWSVM[J].计算机工程与应用,2010,46(36):29-33. |
| 作者姓名： | 徐金宝 业巧林 业宁 吴美红 |
| 作者单位： | 1. 南京工程学院,计算机工程学院,南京,211167 2. 南京理工大学,计算机学院,南京,210094 3. 南京林业大学,信息技术学院,南京,210037 |
| 基金项目： | 江苏省自然科学基金，南京工程学院科研基金 |
| 摘 要： | 对支持向量机（Twin Support Vector Machine，TWSVM）的优化思想源于基于广义特征值近似支持向量机（Proximal SVM based on Generalized Eigenvalues，GEPSVM）。该算法将传统SVM问题分解为两个凸规划问题，使得训练速度缩减到原来的1/4。对TWSVM做了修正，基于新的优化准则设计了一种特殊TWSVM（GTWSVM），在此基础上，提出了快速GTWSVM（FGTWSVM），其将GTWSVM转换为无约束凸规划问题求解。该算法在保证得到与TWSVM相当的分类性能以及较快的计算速度的同时，还减少了输入空间的特征数以及内存占用。对于非线性问题，FGTWSVM可以减少核函数数目。 |
| 关 键 词： | 对支持向量机（TWSVM） 近似支持向量机（GEPSVM） 多类问题 无约束凸规划 特征数 核函数数目 |
| 收稿时间： | 2010-5-24 |
| 修稿时间： | 2010-7-12 |
Unconstrained convex programming multi-surface modified twin support vector machine |
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| XU Jin-bao,YE Qiao-lin,YE Ning,WU Mei-hong.Unconstrained convex programming multi-surface modified twin support vector machine[J].Computer Engineering and Applications,2010,46(36):29-33. | |
| Authors: | XU Jin-bao YE Qiao-lin YE Ning WU Mei-hong |
| Affiliation: | 1.School of Computer Engineering,Nanjing Institute of Technology,Nanjing 211167,China;2.School of Computer Science and Technology,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,China;3.School of Information Technology,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China ) |
| Abstract: | The optimization thought of TWSVM（Twin Support Vector Machine） originates from GEPSVM（Proximal SVM based on Generalized Eigenvalues.）This algorithm divides traditional SVM problem into two convex programming onesr,educ-es training speed to the original 1/4.TWSVM is modified and a special TWSVM（GTWSVM） is designed based on a new optimization criterion.On this basis,fast GTWSVM（FGTWSVM） is proposed,which transforms GTWSVM to an uncon-strained convex programming problem.This algorithm guarantees the same performance of TWSVMf,aster computing speedr,e-duction of eigen-values number in input space and memory occupation.As far as non-linear problem is concerned,FGTWS-VM requires fewer kernel function numbers. |
| Keywords: | Twin Support Vector Machine（TWSVM） Proximal SVM based on Generalized Eigenvalues（GEPSVM） multi-class problems unconstrained convex plane igen-value number kernel function number |
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