首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

一种基于FoBa算法思想的支持向量机稀疏SMO算法研究
引用本文:梁万路.一种基于FoBa算法思想的支持向量机稀疏SMO算法研究[J].舰船电子工程,2011,31(1):48-50,70.
作者姓名:梁万路
作者单位:解放军炮兵学院5系43队,合肥,230031
摘    要:目前的支持向量机解析方法,如SM0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末过多关注,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。

关 键 词:支持向量机  SMO算法  稀疏  支持向量约减  FoBa算法

A New Sparsity Smo Algorithm Research for SVM Based on FoBa
Liang Wanlu.A New Sparsity Smo Algorithm Research for SVM Based on FoBa[J].Ship Electronic Engineering,2011,31(1):48-50,70.
Authors:Liang Wanlu
Institution:Liang Wanlu(Artillery Academy of PLA,Hefei 230031)
Abstract:SMO algorithm can settle the difficulty to a certain extent that traditional implement methed of SVM require a large number of storage and take no account of reducing the number of support vectors,the sparsity of algorrithm demand more improvement.This paper absorb the ideal of FoBa algorithm and reduce the number of support vectors that are not very important,bring forward a new algorithm named sparsity smo.We demonstrate the efficiency of our approach by conducting experiments on benchmark database.Compar...
Keywords:SVM  SMO algorithm  sparsity  reducing support vectors  FoBa algorithm  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号