鲁棒的光滑支持向量机

摘要：

光滑支持向量机(Smooth Support Vector Machine,SSVM)是传统支持向量机的一种改进模型,它利用光滑方法将传统支持向量机的二次规划问题转化成无约束优化问题,并使用Newton-Armijo算法求解该无约束优化问题.在光滑支持向量机的基础上提出了鲁棒的光滑支持向量机(Robust Smooth Support Vector Machine,RSSVM),其利用M-estimator代替SSVM中基于L2范数的正则化项,并利用半二次最小化优化方法求解相应的最优化问题.实验结果表明所提方法可以有效地提高SSVM的抗噪声能力.

关键词：光滑支持向量机、半二次最小化、核函数

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60903089,61473111;河北省自然科学基金项目F2013201060;河北大学基金项目3504020

在线出版日期：2015-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：235-238