| Pad′e32光滑支持向量机模型的构造及其应用 |
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| 作者姓名： | 王建建 何枫 吴子轩 陈丽莉 |
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| 作者单位： | 北京科技大学 东凌经济管理学院,北京科技大学 东凌经济管理学院,北京科技大学 东凌经济管理学院,北京科技大学 东凌经济管理学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(71673022,71701016), 北京市自然科学基金项目(9174038), 北京社会科学基金项目(17LJB004), 中央高校基本科研业务费 用项目(FRF-0T-17-018). |
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| 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.
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| 关 键 词： | 机器学习 光滑支持向量机模型 Pad′e32光滑函数 分类 BFGS–Armijo算法 |
| 收稿时间： | 2017-12-18 |
| 修稿时间： | 2018-09-19 |
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