SMO算法的简化及其在非正定核条件下的应用 被引量：10

1

作者 周晓剑 马义中 朱嘉钢 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期1962-1969,共8页

SMO算法是求解大型支持向量机(SVM)的有效算法.已有的算法都必须判定4个Lagrange乘子位于哪个象限,从而使算法的实现更为复杂.此外,现有算法都假定核矩阵是正定的或半正定的,因此使其应用受到了限制.考虑到传统算法的不足,提出了一种用... SMO算法是求解大型支持向量机(SVM)的有效算法.已有的算法都必须判定4个Lagrange乘子位于哪个象限,从而使算法的实现更为复杂.此外,现有算法都假定核矩阵是正定的或半正定的,因此使其应用受到了限制.考虑到传统算法的不足,提出了一种用于-εSVR的简化SMO算法,进而将其用于求解非正定核的-εSVR.与已有的算法不同,通过将-εSVR的原始规划问题进行展开并求解其KKT条件,提出的算法只需考虑2个Lagrange乘子,从而有效地简化了算法的实现,并能方便地应用于非正定核SVR的求解.采用一个常用于衡量预测误差的函数对算法进行了测试,实验表明,与-εSVR现有的SMO算法相比,在不增加空间复杂度和时间复杂度的前提下避免了大量繁琐的判别条件,简化了算法的实现,这就为不同的损失函数所对应的SVR提供了一个通用的SMO算法,从而有利于SVR的推广应用.另外,提出的求解非正定核的ε-SVR的方法也为求解其他的非正定核SVR提供了一个思路. 展开更多

关键词 非正定核 smo算法 ε-支持向量回归机 支持向量机 拉格朗日乘子

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超球体单类支持向量机的SMO训练算法 被引量：10

2

作者 徐图 罗瑜 何大可 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第6期178-180,共3页

由于One-class支持向量机能用于无监督学习,被广泛用于信息安全、图像识别等领域中。而超球体One-class支持向量机能生成一个合适的球体,将训练样本包含其中,故更适合于呈球形分布的样本学习。但由于超球体One-class支持向量机没有一种... 由于One-class支持向量机能用于无监督学习,被广泛用于信息安全、图像识别等领域中。而超球体One-class支持向量机能生成一个合适的球体,将训练样本包含其中,故更适合于呈球形分布的样本学习。但由于超球体One-class支持向量机没有一种快速训练算法,使其在应用中受到限制。SMO算法成功地训练了标准SVM,其训练思想也可用于超球体One-class支持向量机的训练。本文提出了超球体One-class支持向量机的SMO训练算法,并对其空间和时间复杂度进行了分析。实验表明,这种算法能迅速、有效地训练超球体One-class支持向量机。 展开更多

关键词 无监督学习 超球体One-class支持向量机 smo训练算法

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超球体多类支持向量机理论 被引量：8

3

作者 徐图 何大可 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1293-1297,共5页

目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练,因此,这是一种... 目前的多类分类器大多是经二分类器组合而成的,存在训练速度较慢的问题,在分类类别多的时候,会遇到很大困难,超球体多类支持向量机将超球体单类支持向量机扩展到多类问题,由于每类样本只参与一个超球体支持向量机的训练,因此,这是一种直接多类分类器,训练效率明显提高.为了有效训练超球体多类支持向量机,利用SMO算法思想,提出了超球体支持向量机的快速训练算法.同时对超球体多类支持向量机的推广能力进行了理论上的估计.数值实验表明,在分类类别较多的情况,这种分类器的训练速度有很大提高,非常适合解决类别数较多的分类问题.超球体多类支持向量机为研究快速直接多类分类器提供了新的思路. 展开更多

关键词 支持向量机 多类支持向量机 smo训练算法 推广性能 超球体多类支持向量机

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基于SMO算法的皮带撕裂红外图像检测方法 被引量：9

4

作者 徐善永 黄友锐 +1 位作者 冯涛 韩涛 《现代电子技术》 北大核心 2020年第11期37-40,46,共5页

针对运煤皮带经常性的纵向撕裂问题,考虑到煤码头复杂环境引起的检测不精确性,提出基于序列最小最优化(SMO)算法的红外图像检测方法。由于煤码头存在着大量的水雾和粉尘,将在很大程度上影响图像的提取和处理。通过获取运煤皮带的红外图... 针对运煤皮带经常性的纵向撕裂问题,考虑到煤码头复杂环境引起的检测不精确性,提出基于序列最小最优化(SMO)算法的红外图像检测方法。由于煤码头存在着大量的水雾和粉尘,将在很大程度上影响图像的提取和处理。通过获取运煤皮带的红外图像,采用SMO算法构建决策模型并对红外图像进行分割。由实验效果图可得,分割效果良好,辨识度高,并从检测精度和分割时间两个角度出发,通过对比BP神经网络算法、SVM算法和SMO算法,表明SMO算法不仅预测精度高,而且实时性好,能够满足皮带撕裂图像检测的诊断要求。 展开更多

关键词 红外图像检测 运煤皮带 纵向撕裂 smo算法 图像分割 决策模型

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基于SMO的多层次文本分类法研究 被引量：3

5

作者 何建兵 何清 史忠植 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第13期152-154,167,共4页

在以往的自动文本分类研究中,大多比较流行的分类技术都是在一个层次上将文本分成几个类别。但随着信息检索的量越来越大,文本的种类将越来越多,仅仅通过一层对海量信息进行组织分类越来越不适合海量信息的检索工作,这种平坦式的分类组... 在以往的自动文本分类研究中,大多比较流行的分类技术都是在一个层次上将文本分成几个类别。但随着信息检索的量越来越大,文本的种类将越来越多,仅仅通过一层对海量信息进行组织分类越来越不适合海量信息的检索工作,这种平坦式的分类组织难以进一步提高信息检索的速度。论文将SMO分类算法结合到文本分类研究中,通过构建多层支持向量机文本分类树,实现了基于SMO的多层次文本分类系统。 展开更多

关键词 文本分类 多层次文本分类 支持向量机 smo算法 多层支持向量机

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基于快速SVDD的无线传感器网络Outlier检测 被引量：8

6

作者 谢迎新 陈祥光 +2 位作者 余向明 岳彬 郭静 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期46-51,共6页

Outlier是基于无线传感器网络的数据收集应用中常见的数据故障类型,严重影响数据质量。本文提出一种基于快速SVDD的无线传感器网络Outlier检测方法,其基本思想是:首先利用快速SVDD算法获得包含正常样本的最小球形边界,然后通过该边界判... Outlier是基于无线传感器网络的数据收集应用中常见的数据故障类型,严重影响数据质量。本文提出一种基于快速SVDD的无线传感器网络Outlier检测方法,其基本思想是:首先利用快速SVDD算法获得包含正常样本的最小球形边界,然后通过该边界判断未知样本的类别,本法采用训练集约减策略和基于二阶逼近的SMO算法来加速SVDD的训练。基于合成数据和真实数据的仿真实验表明,该方法在确保分类精度的同时,运行速度快,内存开销小,适用于资源有限的无线传感器网络。 展开更多

关键词 无线传感器网络 Outlier检测 SVDD 训练集约简 smo算法

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两种求解非正定核Laplace-SVR的SMO算法 被引量：5

7

作者 周晓剑 马义中 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期1657-1662,1672,共7页

提出2种用于求解非正定核Laplace-SVR的序列最小最优化(SMO)算法.第1种算法仅针对Laplace-SVR而设计;第2种算法将Laplace-SVR作为所要解决问题的一种特殊情况,使算法更具通用性.所提出的算法在保证收敛的前提下,使非正定Laplace-SVR能... 提出2种用于求解非正定核Laplace-SVR的序列最小最优化(SMO)算法.第1种算法仅针对Laplace-SVR而设计;第2种算法将Laplace-SVR作为所要解决问题的一种特殊情况,使算法更具通用性.所提出的算法在保证收敛的前提下,使非正定Laplace-SVR能够达到比较理想的回归精度,具有一定的理论意义和实用价值. 展开更多

关键词 非正定核 序列最小最优化算法 支持向量回归机

原文传递

基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模 被引量：3

8

作者 唐宁 白雪 《航空工程进展》 CSCD 2020年第5期694-700,共7页

为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的SMO算法及粒子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法... 为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的SMO算法及粒子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法进行改进,并通过飞行动力学理论分析结合皮尔逊相关系数的方法对参与建模的飞行参数进行选取。以飞机跨声速俯仰机动为例,建立机翼某一测载剖面结构剪力模型,并对该建模方法进行仿真验证。结果表明:采用改进支持向量机回归方法所建立模型精度优于原始支持向量机回归方法建立的模型,即采用改进支持向量机回归方法可提高建模精度及泛化能力。 展开更多

关键词 飞机结构载荷 支持向量机回归 smo算法 粒子群优化算法

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基于欠采样支持向量机不平衡的网页分类系统 被引量：3

9

作者 李村合 唐磊 《计算机系统应用》 2017年第4期230-235,共6页

在这个信息爆炸的时代,如何处理这些海量的数据如何有效的分类已经引起了人们的高度重视,尤其是在互联无技术迅速发展的阶段,网页分类这领域已成为热点.与传统的分类方法相比,支持向量机具有高维、小样本、适应性强的特点,能够非常有效... 在这个信息爆炸的时代,如何处理这些海量的数据如何有效的分类已经引起了人们的高度重视,尤其是在互联无技术迅速发展的阶段,网页分类这领域已成为热点.与传统的分类方法相比,支持向量机具有高维、小样本、适应性强的特点,能够非常有效率的解决网页分类问题,但是不平衡数据的分类这一方面,存在着分类不精确的问题.所以本文提出了新的解决不平衡数据样本策略,便是将欠采样策略与传统的支持向量机结合起来,在减少多数类样本集中噪声数据的基础上增加少数类的样本集数量,从而使得不平衡样本集趋向于平衡,最后结合SMO(Senquential Minimal Optimization)算法改进分类器,提高了分类的准确性. 展开更多

关键词 支持向量机 smo算法 训练集缩减算法 网页分类 多类分类

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基于SVM算法的个人信用评估方法的完善 被引量：3

10

作者 黄巍 张靓 唐友 《黑龙江八一农垦大学学报》 2016年第2期105-110,114,共7页

在众多的模式识别工具中,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种非常有效的解决工具。提出了基于SVM模型提升金融机构对个人信用评估效率的方法。通过对某银行的用户信用数据进行的研究,设计具体评估流程,利用SVM的SMO算法处理... 在众多的模式识别工具中,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种非常有效的解决工具。提出了基于SVM模型提升金融机构对个人信用评估效率的方法。通过对某银行的用户信用数据进行的研究,设计具体评估流程,利用SVM的SMO算法处理参数优化来构建模型,特点是分类精度高、误判率低,具有较好的稳健性,以此来控制消费信贷风险具有良好的适用性。处理商业银行划分信贷等级,应用此种模式可以解决信贷申请和政策实现,具有一定的实际意义。 展开更多

关键词 SVM 个人信用评估 smo算法

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语音识别中基于支持向量机的声学模型研究

11

作者 廖文婧 《科技资讯》 2009年第19期22-24,共3页

在语音识别中,声学模型常常采用聚类后的状态(senone)作为建模单元,其输出的分布大都采用高斯混合模型(GMM),该模型采用多个高斯分布的加权和,描述复杂的概率分布。然而,由于该模型采用最大似然估计的方法,仅仅考虑了本类样本的概率最大... 在语音识别中,声学模型常常采用聚类后的状态(senone)作为建模单元,其输出的分布大都采用高斯混合模型(GMM),该模型采用多个高斯分布的加权和,描述复杂的概率分布。然而,由于该模型采用最大似然估计的方法,仅仅考虑了本类样本的概率最大化,而并没有考虑与其他类之间的关系。本文尝试对基于支持向量机的声学模型进行研究,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的机器学习方法在利用SVM判别senone类别时,本文对每个senone建立一个一对多模型。然后把SVM模型输出结果中的距离软化为得分,选取得分最高者判决为此senone所属的类别实验证明,利用SVM能够很好地判别senone,区分性要优于GMM。 展开更多

关键词 SVM 结构风险最小化 smo算法 改进smo算法 后验概率

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基于Weka平台的文本分类实验研究 被引量：1

12

作者 李梅 《楚雄师范学院学报》 2020年第3期115-119,共5页

文本分类的分类算法常用J48算法、Naive Bayes Multinomia算法和SMO算法,利用Weka平台选择路透社的数据集进行分类实验,根据查准率、查全率和F-Measure综合指标结合其他文本分类评价指标分析六次实验得到的结果,得出SMO算法优于其他两... 文本分类的分类算法常用J48算法、Naive Bayes Multinomia算法和SMO算法,利用Weka平台选择路透社的数据集进行分类实验,根据查准率、查全率和F-Measure综合指标结合其他文本分类评价指标分析六次实验得到的结果,得出SMO算法优于其他两个算法。针对选择的Naive Bayes Multinomia算法,调整了numToSelect值,对其结果进行了优化。以此实验为文本分类研究工作提供参考。 展开更多

关键词 文本分类 J48算法 Naive Bayes Multinomia算法 smo算法 WEKA

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基于SMO算法的中央空调螺杆式压缩机故障自动检测技术 被引量：1

13

作者 李振坡 李永新 《自动化技术与应用》 2022年第6期21-25,共5页

中央空调螺杆式压缩机的工作马达和压缩机各个零件被密封在一个机箱中,操作不当很有可能使压缩机电机出现过载的情况而发生故障。因此,提出了基于SMO算法的中央空调螺杆式压缩机故障自动检测技术。故障检测装置由PCI总线安装在工控计算... 中央空调螺杆式压缩机的工作马达和压缩机各个零件被密封在一个机箱中,操作不当很有可能使压缩机电机出现过载的情况而发生故障。因此,提出了基于SMO算法的中央空调螺杆式压缩机故障自动检测技术。故障检测装置由PCI总线安装在工控计算机内,并集合Labview软件和PCI1710驱动程序,实现对故障的特征提取,根据不同的故障特征,设置其相对应的特征向量,组成训练样本和测试样本。通过一对一分类算法建立多元分类器,测试样本,根据测试结果判断压缩机出现故障的部位,实现对压缩机故障自动检测。实验以首都师范大学螺杆机机组维修数据为样本进行实验分析,结果表明所提方法具有较高诊断效率且性能良好,适合压缩机的故障识别。 展开更多

关键词 smo算法 特征提取 压缩机故障检测 一对一方法 支持向量机

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最小二乘超球多类支持向量机 被引量：1

14

作者 徐图 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期7468-7472,共5页

超球体多类支持向量机(HSMC-SVM)是一种直接型多类分类器,具有训练速度快,检测效率高的优点,但由于HSMC-SVM使用一阶范数软间隔作为目标函数的惩罚项,使得其训练精度受到一定影响,为了提高HSMC-SVM训练精度,将最小二乘法引入到HSMC-SVM... 超球体多类支持向量机(HSMC-SVM)是一种直接型多类分类器,具有训练速度快,检测效率高的优点,但由于HSMC-SVM使用一阶范数软间隔作为目标函数的惩罚项,使得其训练精度受到一定影响,为了提高HSMC-SVM训练精度,将最小二乘法引入到HSMC-SVM中,提出了最小二乘超球多类支持向量机(LSHS-MCSVM)的概念,并且分析了它的训练算法和判决规则,从而形成了完整的LSHS-MCSVM分类理论。实验表明,LSHS-MCSVM无论在训练速度上还是在泛化性能上都要优于HSMC-SVM,适合于分类类别多,样本数量大的多分类场合。 展开更多

关键词 支持向量机 多类支持向量机 smo训练算法 工作集选择 最小二乘超球多类支持向量机

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支持向量机的SMO算法及其自适应改进研究 被引量：1

15

作者 王伟 刘梅 段爱玲 《河南科学》 2010年第4期436-439,共4页

提出在SMO算法上应用自适应学习的思想,并利用求解凸二次规划寻优问题的基础上进行改进的研究.研究表明,基于自适应学习的思想对SMO算法进行改进,可使SVM算法更能适应实际应用快速、高效的需求.

关键词 机器学习 支持向量机 smo算法 自适应

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SVMlight算法和SMO算法在入侵检测中的比较研究 被引量：1

16

作者 李秦渝 王秀丽 《甘肃高师学报》 2011年第5期35-37,共3页

SVMlight算法和SMO算法在入侵检测领域的应用都是近年的研究热点.为了从中找到一种更适合入侵检测的算法,使用不同规模训练集和测试集进行多组实验,从不同角度研究它们在入侵检测中的特性,从检测精度、误报率和漏报率方面研究探讨两种... SVMlight算法和SMO算法在入侵检测领域的应用都是近年的研究热点.为了从中找到一种更适合入侵检测的算法,使用不同规模训练集和测试集进行多组实验,从不同角度研究它们在入侵检测中的特性,从检测精度、误报率和漏报率方面研究探讨两种算法各自在入侵检测中的优劣,并进行综合比较研究,找出了较优的算法为SMO算法. 展开更多

关键词 SVM SVMlight算法 smo算法 入侵检测

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噪声消除与SMO算法收敛性

17

作者 何建兵 何清 史忠植 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第24期160-163,共4页

近年来,随着序列最小优化分类算法SMO等一系列快速算法的推出,支持向量机在自动文本分类研究领域取得了很大的成功。大多数文本分类问题是线性可分的,使用线性核函数的SMO算法能够取得非常好的分类效果。但是文本向量是一种非常稀疏的向... 近年来,随着序列最小优化分类算法SMO等一系列快速算法的推出,支持向量机在自动文本分类研究领域取得了很大的成功。大多数文本分类问题是线性可分的,使用线性核函数的SMO算法能够取得非常好的分类效果。但是文本向量是一种非常稀疏的向量,采用线性核函数的SMO算法对噪声样本非常敏感,容易产生发散的问题。文章分析证明了噪声如何影响SMO算法收敛性。为了解决训练样本中噪声样本影响SMO算法收敛的问题,设计了一个消除噪声样本的算法,取得了非常好的效果。 展开更多

关键词 文本分类 支持向量机 smo算法 噪声样本

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基于改进的Porter Stemmer词干提取与核方法的垃圾邮件过滤算法 被引量：1

18

作者 孙汉博 冯国灿 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第S1期61-67,79,共8页

统计学习方法现已大量应用于垃圾邮件识别,其中表现突出的包括贝叶斯过滤器、支持向量机等。近年来,为应对日益严重的垃圾邮件问题,提出诸多改进算法或创新思路。通过改进Porter Stemmer并使之适用于垃圾邮件过滤,从而充分提取文本的有... 统计学习方法现已大量应用于垃圾邮件识别,其中表现突出的包括贝叶斯过滤器、支持向量机等。近年来,为应对日益严重的垃圾邮件问题,提出诸多改进算法或创新思路。通过改进Porter Stemmer并使之适用于垃圾邮件过滤,从而充分提取文本的有效特征,摒弃冗余信息,加强了过滤效果;将改进方法的Porter Stemmer与原方法分别应用于线性核、高斯核、多项式核支持向量机以及贝叶斯过滤器,对比实验结果可知,错误率分别下降了63.7%,63.1%,61.3%和11.4%,证明了改进方法的显著效果;另外,实验结果证明SVM过滤器显著优于贝叶斯过滤器,且能更大程度体现改进方法的优势;最后,给出多种定量评价和语义角度的分析,启发采用用户个性化定制的过滤器。 展开更多

关键词 垃圾邮件 SVM 核方法 smo算法 PORTER Stemmer

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一种基于FoBa算法思想的支持向量机稀疏SMO算法研究

19

作者 梁万路 《舰船电子工程》 2011年第1期48-50,70,共4页

目前的支持向量机解析方法,如SMO算法在一定程度上解决传统支持向量机实现方法需要高额存储空间的问题,而对支持向量数目的约减并未过多关注,算法的稀疏性有待进一步提高。该文将FoBa算法对特征进行约减的思想引入SMO算法中,对训练产生... 目前的支持向量机解析方法,如SMO算法在一定程度上解决传统支持向量机实现方法需要高额存储空间的问题,而对支持向量数目的约减并未过多关注,算法的稀疏性有待进一步提高。该文将FoBa算法对特征进行约减的思想引入SMO算法中,对训练产生的作用甚微的支持向量进行约减,提出了稀疏SMO算法。实验结果表明算法在提高预测速度上具有一定的竞争力。 展开更多

关键词 支持向量机 smo算法 稀疏 支持向量约减 FoBa算法

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改进的SMO文本分类算法

20

作者 王欣欣 赖惠成 《信息安全与通信保密》 2011年第12期63-64,67,共3页

支持向量机(SVM)的文本分类算法被广泛应用,其中序列最小优化算法(SMO)是它的一个特例。SMO算法使用了块与分解技术,简单并且容易实现,但是它的收敛较慢,迭代次数较多。解决的办法是改进SMO算法中工作集的选择算法,并更新步长因子,目的... 支持向量机(SVM)的文本分类算法被广泛应用,其中序列最小优化算法(SMO)是它的一个特例。SMO算法使用了块与分解技术,简单并且容易实现,但是它的收敛较慢,迭代次数较多。解决的办法是改进SMO算法中工作集的选择算法,并更新步长因子,目的是为了使目标函数尽可能地下降。文中基于这个目标提出了改进的SMO算法来进一步提高SVM的训练速度和分类的准确程度。 展开更多

关键词 支持向量机(SVM) 文本分类 smo算法

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