支持向量机改进序列最小优化学习算法

来源 :哈尔滨工程大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：deyiyushiyi

【摘要】

：

为提高支持向量机序列最小优化学习算法的学习性能，提出了一种支持向量机改进序列最小优化学习算法，对传统SMO学习方法进行了多方面改进，从优化变量的选择和2个变量的优化方法分

【作者】

：

朱齐丹张智邢卓异

【机构】

：

哈尔滨工程大学自动化学院

【出处】

：

哈尔滨工程大学学报

【发表日期】

：

2007年2期

【关键词】

：

支持向量机序列最小优化改进学习算法回归问题 support vector machine SMO improved learning algorith

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为提高支持向量机序列最小优化学习算法的学习性能，提出了一种支持向量机改进序列最小优化学习算法，对传统SMO学习方法进行了多方面改进，从优化变量的选择和2个变量的优化方法分别提出具体可行的改进方法．改进后的SMO学习算法提高了学习速度，加快了网络收敛速度．基于改进SMO算法的仿真结果验证了改进SMO算法的有效性和优越性，并通过仿真，与原始算法进行了比较，显示了改进SMO算法的快速性．

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