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回归支持向量机SMO算法的改进 被引量：3
1
作者 许建潮 张玉石 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第17期74-76,共3页
在Smola和Sch$lkopf的SMO算法中,由于使用了单一的极限值而使得算法的效果没有完全表现出来。使用KKT条件来检验二次规划问题,使用两个极限参量来对回归SMO算法进行改进。通过对比实验,这一改进算法在执行速度上表现出了非常好的性能。
关键词 支持向量机 回归 序列最小优化
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求解MEB问题的一种SMO-型方法 被引量：9
2
作者 丛伟杰 刘红卫 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期965-969,共5页
目的求解n维空间中m个点的最小闭包球(MEB)问题。方法基于序列最小优化(SMO)的方法,提出了一种近似算法,求解MEB问题的一个(1+ε)-近似。结果建立了此算法的计算复杂度为O(mn/ε),并且算法最终得到一个独立于m,n的大小为O(1/ε)的核心... 目的求解n维空间中m个点的最小闭包球(MEB)问题。方法基于序列最小优化(SMO)的方法,提出了一种近似算法,求解MEB问题的一个(1+ε)-近似。结果建立了此算法的计算复杂度为O(mn/ε),并且算法最终得到一个独立于m,n的大小为O(1/ε)的核心集。结论数值结果表明对于求解高精度的大规模问题,算法是很有效的。 展开更多
关键词 最小闭包球 序列最小优化 近似算法 计算复杂度 核心集
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基于SMO-SVR的飞机舵面损伤故障趋势预测 被引量：5
3
作者 董磊 任章 李清东 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1300-1305,共6页
飞机舵面出现损伤时,为了更准确的预测状态参量变化情况,提出了一种改进的序贯最小优化支持向量回归(SMO-SVR,Sequential Minimal Optimization Support VectorRegression)预测方法.采用改进C-C平均方法对多元时间序列进行相空间重构,... 飞机舵面出现损伤时,为了更准确的预测状态参量变化情况,提出了一种改进的序贯最小优化支持向量回归(SMO-SVR,Sequential Minimal Optimization Support VectorRegression)预测方法.采用改进C-C平均方法对多元时间序列进行相空间重构,以确定最优嵌入维数m和延迟时间τd.根据所求m和τd建立加权SVR预测模型,并调整了SMO算法的停机准则.利用区间自适应粒子群算法(IAPSO,Interval Adaptive Particle Swarm Optimization)优化SVR参数,以提高参数优化速度.为了验证改进算法的有效性,针对飞机方向舵损伤故障趋势进行了预测和分析,并与径向基函数神经网络(RBFNN,Radial Basis Function Neural Net-work)方法进行了对比,仿真结果表明SMO-SVR预测模型具有很好的预测能力. 展开更多
关键词 故障趋势预测 支持向量回归 序贯最小优化 舵面损伤 相空间重构
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加快SMO算法训练速度的策略研究 被引量：4
4
作者 骆世广 骆昌日 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第33期184-187,共4页
SMO(序贯最小优化算法)算法是目前解决支持向量机训练问题的一种十分有效的方法,但是当面对大样本数据时,SMO训练速度比较慢。考虑到在SVM的优化过程中并不是所有样本都能影响优化进展,提出了两种删除样本的策略:一种是基于距离,一种是... SMO(序贯最小优化算法)算法是目前解决支持向量机训练问题的一种十分有效的方法,但是当面对大样本数据时,SMO训练速度比较慢。考虑到在SVM的优化过程中并不是所有样本都能影响优化进展,提出了两种删除样本的策略:一种是基于距离,一种是基于拉格朗日乘子的值。在几个著名的数据集的试验结果表明,两种策略都可以大大缩短SMO的训练时间,特别适用于大样本数据。 展开更多
关键词 支持向量机 序贯最小优化算法 SHRINKING
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基于平衡策略的SMO改进算法 被引量：2
5
作者 韩冰 冯博琴 +1 位作者 傅向华 马兆丰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第12期10-12,107,共4页
支持向量机是一种非常优秀的机器学习技术,求解大规模二次规划问题是训练SVM的关键。该文提出了一种改进方法,保持计算代价与优化步长之间的平衡,从而加速收敛,缩短训练时间。实验结果表明,在大数据集的情况下,该方法是十分有效的。
关键词 支持向量机 平衡策略 序列最小优化 机器学习
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基于SMO算法的织物组织结构识别 被引量：1
6
作者 任海军 孙瑞志 宋强 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第22期5178-5181,共4页
提出了一种用机器识别布料结构的方法。该方法采用图像去噪、增强及二值化技术对织物组织图进行预处理,采用经纬像素差值法提取出织物组织结构的特征向量,用序列最小化(SMO)算法进行识别分类,重构出清晰的、便于生产加工的织物组织结构... 提出了一种用机器识别布料结构的方法。该方法采用图像去噪、增强及二值化技术对织物组织图进行预处理,采用经纬像素差值法提取出织物组织结构的特征向量,用序列最小化(SMO)算法进行识别分类,重构出清晰的、便于生产加工的织物组织结构图。实验结果表明,通过该方法对织物组织结构的识别具有较高的准确率。 展开更多
关键词 织物组织结构 模式识别 序列最小化 支持向量机 特征向量
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求解加权Euclidean单中心问题的SMO-型算法 被引量：2
7
作者 丛伟杰 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第3期403-407,共5页
通过定义求解加权Euclidean单中心(WEOC)问题的两个近似最优性条件,基于序列最小最优化(SMO)方法,提出一种求解WEOC问题的SMO-型算法.该算法求解WEOC问题满足第二个近似最优性条件的(1+ε)-近似解,并且每次迭代只需更新对偶变量的两个分... 通过定义求解加权Euclidean单中心(WEOC)问题的两个近似最优性条件,基于序列最小最优化(SMO)方法,提出一种求解WEOC问题的SMO-型算法.该算法求解WEOC问题满足第二个近似最优性条件的(1+ε)-近似解,并且每次迭代只需更新对偶变量的两个分量.数值结果表明,SMO-型算法执行简单,能有效求解高精度的大规模计算问题. 展开更多
关键词 加权Euclidean单中心 序列最小最优化 最优性条件 近似算法
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求解最小闭包球问题改进的SMO-型算法 被引量：1
8
作者 丛伟杰 刘红卫 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第3期1-3,9,共4页
研究n维空间中m个点的最小闭包球(MEB)问题。通过结合确定并删除内部点的技术到序列最小最优化(SMO)方法中,提出一种近似求解MEB问题的改进的SMO-型算法。证明了该算法具有线性收敛性。数值结果表明对于一些mn的大规模数据集,改进的... 研究n维空间中m个点的最小闭包球(MEB)问题。通过结合确定并删除内部点的技术到序列最小最优化(SMO)方法中,提出一种近似求解MEB问题的改进的SMO-型算法。证明了该算法具有线性收敛性。数值结果表明对于一些mn的大规模数据集,改进的算法与原算法相比速度可以提高10倍以上。尤其,当n等于100且m等于100000时,改进的SMO-型算法仅需执行8s。此外,对于n等于10000且m等于1000的大规模数据集,改进的算法也仅需执行150s。 展开更多
关键词 最小闭包球 确定并删除内部点 序列最小最优化 线性收敛 大规模数据集
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基于SMO的层次型1-FSVM算法 被引量：3
9
作者 左萍平 孙赟 +1 位作者 顾弘 齐冬莲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第19期188-189,192,共3页
针对序贯最小优化(SMO)训练算法具有计算速度快、无内负荷的特点,将其移植到模糊一类支持向量机(1-FSVM)中。1-FSVM算法融入层次型偏二叉树结构进行逐步聚类以加快训练速度,并对每个输入向量赋予不同权值以达到准确的分类效果。应用于... 针对序贯最小优化(SMO)训练算法具有计算速度快、无内负荷的特点,将其移植到模糊一类支持向量机(1-FSVM)中。1-FSVM算法融入层次型偏二叉树结构进行逐步聚类以加快训练速度,并对每个输入向量赋予不同权值以达到准确的分类效果。应用于光识别手写数字集和车牌定位的结果表明,1-FSVM算法具有较高的检测率与较快的检测速度。 展开更多
关键词 模糊一类支持向量机 序贯最小优化 层次型
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基于SMO-SVM的单点金刚笔钝化监测
10
作者 岳泰 李郝林 迟玉伦 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第20期2733-2739,共7页
针对单点金刚笔在砂轮修整过程中易于钝化且难以检测的问题,使用支持向量机建立智能模型。为了得到建立模型所需的样本库,使用小波包分析等方法在线提取修整时声发射信号中的特征信息,并引入钝化平台直径定义钝化临界值。模型本身选用... 针对单点金刚笔在砂轮修整过程中易于钝化且难以检测的问题,使用支持向量机建立智能模型。为了得到建立模型所需的样本库,使用小波包分析等方法在线提取修整时声发射信号中的特征信息,并引入钝化平台直径定义钝化临界值。模型本身选用基于串行优化算法的支持向量分类机,使用交叉验证法搭配遗传算法以达到优化模型参数的目的。实验结果表明,该模型在分类精度和计算时间上均优于一般的智能模型,可以有效地监测金刚笔的钝化。 展开更多
关键词 单点金刚笔 支持向量分类机 声发射信号 串行优化算法 钝化平台直径
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基于不同惩罚系数的SMO改进算法
11
作者 田大东 邓伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第9期2369-2370,2374,共3页
为了解决Keerthi改进的序贯最小优化(SMO)算法在处理非平衡数据集时,整体分类性能较低、稳定性差等问题,对两个类别施加不同的惩罚系数的方法对算法作进一步改进,同时给出计算公式及算法步骤。实验结果表明,该算法不但提高了处理非平衡... 为了解决Keerthi改进的序贯最小优化(SMO)算法在处理非平衡数据集时,整体分类性能较低、稳定性差等问题,对两个类别施加不同的惩罚系数的方法对算法作进一步改进,同时给出计算公式及算法步骤。实验结果表明,该算法不但提高了处理非平衡数据集的能力,也进一步提高了其稳定性。 展开更多
关键词 非平衡数据集 惩罚系数 序贯最小优化
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间隔值辅助的SMO算法改进研究
12
作者 郑奇 段会川 孙海涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第4期64-69,共6页
顺序最小优化(SMO)算法是现今求解支持向量机(SVM)的最优秀算法之一,其效率直接影响到SVM的训练效率。为提高SVM的训练效率,提出了一种间隔值辅助的SMO改进算法。通过一定量的经验性实验,统计总结出了间隔值随迭代次数变化的规律,即该... 顺序最小优化(SMO)算法是现今求解支持向量机(SVM)的最优秀算法之一,其效率直接影响到SVM的训练效率。为提高SVM的训练效率,提出了一种间隔值辅助的SMO改进算法。通过一定量的经验性实验,统计总结出了间隔值随迭代次数变化的规律,即该变化呈铰链函数形态,起始阶段下降很快,经过一小段缓慢变化期后进入间隔值几乎无变化的水平区域。由此,提出并实现了SMO改进算法,通过跟踪间隔值随迭代次数的变化率,待越过拐点一小段时间后终止算法以缩短SVM训练时间。对比实验以及k分类的交叉验证(k-CV)证明,改进后的SMO算法在保持原有算法的模型预测能力的基础上,能够产生至少45%的效率提升。 展开更多
关键词 支持向量机 顺序最小优化 间隔 交叉验证
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基于改进停机准则的SMO算法
13
作者 韩顺成 马小晴 +1 位作者 陈进东 潘丰 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第16期31-34,61,共5页
在序列最小优化(Sequential Minimal Optimization,SMO)算法训练过程中,采用标准的KKT(Karush-KuhnTucker)条件作为停机准则会导致训练后期速度下降。由最优化理论可知,当对偶间隙为零时,凸二次优化问题同样可以取得全局最优解。因此本... 在序列最小优化(Sequential Minimal Optimization,SMO)算法训练过程中,采用标准的KKT(Karush-KuhnTucker)条件作为停机准则会导致训练后期速度下降。由最优化理论可知,当对偶间隙为零时,凸二次优化问题同样可以取得全局最优解。因此本文将对偶间隙与标准KKT条件同时作为SMO算法的停机准则,从而提出了改进停机准则的SMO算法。在保证训练精度的情况下,提高了SMO算法的训练速度。通过对一维和二维函数的两个仿真实验,验证了改进SMO算法的有效性。 展开更多
关键词 支持向量机回归 序列最小优化算法 对偶间隙 KKT条件 停机准则
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基于支撑向量机方法的短期负荷预测 被引量：103
14
作者 赵登福 王蒙 +1 位作者 张讲社 王锡凡 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期26-30,共5页
首次将支撑向量机(SVM)方法及改进的序列极小化(SMO) 学习算法引入短期负荷预测领域。该方法具有预测能力强、全局最优及收敛速度快等显著特点。实际算例表明,对于短期负荷预测问题,支撑向量机方法在预测精度和运算时间方面都优于前向... 首次将支撑向量机(SVM)方法及改进的序列极小化(SMO) 学习算法引入短期负荷预测领域。该方法具有预测能力强、全局最优及收敛速度快等显著特点。实际算例表明,对于短期负荷预测问题,支撑向量机方法在预测精度和运算时间方面都优于前向网络、径向基网络等方法。 展开更多
关键词 支撑向量机方法 短期负荷预测 电力系统 人工神经网络
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回归支持向量机的改进序列最小优化学习算法 被引量：32
15
作者 张浩然 韩正之 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第12期2006-2013,共8页
支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法,提出了实现回归支持向量机的一种改进的SMO(sequential minimal optimization)算法,给出了两变量子优化... 支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法,提出了实现回归支持向量机的一种改进的SMO(sequential minimal optimization)算法,给出了两变量子优化问题的解析解,设计了新的工作集选择方法和停止条件,仿真实例说明,所提出的SMO算法比原始SMO算法具有更快的运算速度. 展开更多
关键词 支持向量机 核方法 回归 序列最小优化
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微博演化网络的负信息分类方法 被引量：13
16
作者 赵一 何克清 +1 位作者 李昭 黄贻望 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2017年第1期91-98,共8页
针对Sina微博博文的转发关系,建立起用户转发博文之间的演化网络,从而利用SMO SVM(sequential minimal optimization support vector machine)分类算法对博文进行分类,筛选出恶意博文、垃圾广告、垃圾营销信息,使用户能够精确地屏蔽不... 针对Sina微博博文的转发关系,建立起用户转发博文之间的演化网络,从而利用SMO SVM(sequential minimal optimization support vector machine)分类算法对博文进行分类,筛选出恶意博文、垃圾广告、垃圾营销信息,使用户能够精确地屏蔽不想要的博文和博主。第一步基于微博转发关系的演化网络和SVM分类算法对整个Sina微博进行分类;第二步利用复杂网络等技术对经常发送恶意广告的博主进行标注,从而在网络中对他们进行屏蔽;最后找出垃圾信息的来源以及分辨出博主是不是恶意转发者,在宏观上能更好地遏制垃圾信息的传播。与用户从UCI数据集中实际反馈情况进行比较,实验结果表明,机器学习分类的实验结果吻合度达到89%。 展开更多
关键词 序列最小优化(smo) 支持向量机(SVM) 演化网络 UCI数据集 负信息
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序贯最小优化的改进算法 被引量：30
17
作者 李建民 张钹 林福宗 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期918-924,共7页
序贯最小优化(sequential minimal optimization,简称SMO)算法是目前解决大量数据下支持向量机(support vector machine,简称SVM)训练问题的一种十分有效的方法,但是确定工作集的可行方向策略会降低缓存的效率.给出了SMO的一种可行方向... 序贯最小优化(sequential minimal optimization,简称SMO)算法是目前解决大量数据下支持向量机(support vector machine,简称SVM)训练问题的一种十分有效的方法,但是确定工作集的可行方向策略会降低缓存的效率.给出了SMO的一种可行方向法的解释,进而提出了一种收益代价平衡的工作集选择方法,综合考虑与工作集相关的目标函数的下降量和计算代价,以提高缓存的效率.实验结果表明,该方法可以提高SMO算法的性能,缩短SVM分类器的训练时间,特别适用于样本较多、支持向量较多、非有界支持向量较多的情况. 展开更多
关键词 支持向量机 机器学习 序贯最小优化 smo算法
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一种训练支撑向量机的改进贯序最小优化算法 被引量：25
18
作者 孙剑 郑南宁 张志华 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第10期2007-2013,共7页
对于大规模问题,分解方法是训练支撑向量机主要的一类方法.在很多分类问题中,有相当比例的支撑向量对应的拉格朗日乘子达到惩罚上界,而且在训练过程中到达上界的拉格朗日乘子变化平稳.利用这一统计特性,提出了一种有效的缓存策略来加速... 对于大规模问题,分解方法是训练支撑向量机主要的一类方法.在很多分类问题中,有相当比例的支撑向量对应的拉格朗日乘子达到惩罚上界,而且在训练过程中到达上界的拉格朗日乘子变化平稳.利用这一统计特性,提出了一种有效的缓存策略来加速这类分解方法,并将其具体应用于Platt的贯序最小优化(sequential minimization optimization,简称SMO) 算法中.实验结果表明,改进后的SMO算法的速度是原有算法训练的2~3倍. 展开更多
关键词 支撑向量机 贯序最小优化算法 机器学习 模式分类 二次规划 缓存策略
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基于支持向量机的开关磁阻电机转子位置估计 被引量：16
19
作者 夏长亮 贺子鸣 +1 位作者 周亚娜 谢细明 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第10期12-17,共6页
开关磁阻电机具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点,在很多领域都显示出强大的竞争力,但是位置传感器的存在不仅削弱了开关磁阻电机结构简单的优势,而且降低了系统高速运行的可靠性,增加了成本。针对这一问题,提出了基于支... 开关磁阻电机具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点,在很多领域都显示出强大的竞争力,但是位置传感器的存在不仅削弱了开关磁阻电机结构简单的优势,而且降低了系统高速运行的可靠性,增加了成本。针对这一问题,提出了基于支持向量机的开关磁阻电机转子位置估计新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性,利用支持向量机泛化能力强以及能够较好地解决小样本学习问题的特点,通过离线学习的方法形成一个理想的支持向量机结构来实现电机电流、磁链与转子位置之间的非线性映射,实现开关磁阻电机的转子位置估计。仿真及实验结果表明,该方法能够实现电机转子位置的准确估计,进而实现开关磁阻电机的无位置传感器控制。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 转子位置估计 支持向量机 序列最小优化算法
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一种SVM验证码识别算法 被引量：19
20
作者 殷光 陶亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第18期188-190,194,共4页
设计验证码的主要目的是区分人类和计算机,用来防止网络机器人的一些恶意行为。验证码的出现也催生了一批新工种,电子商务的发展迫切需要一种推广方式来推销他们的商品,残障人士上网问题也需要迫切关注,因此许多人开始研究网络机器人技... 设计验证码的主要目的是区分人类和计算机,用来防止网络机器人的一些恶意行为。验证码的出现也催生了一批新工种,电子商务的发展迫切需要一种推广方式来推销他们的商品,残障人士上网问题也需要迫切关注,因此许多人开始研究网络机器人技术,用来实现邮箱自动注册、群发信息、自动灌水、自动登录等功能。目前,各种类型网站系统都利用验证码阻止网络机器人入侵,从而验证码识别技术成为研究热点。基于SVM技术对图像验证码进行识别,取得了良好的效果。 展开更多
关键词 支持向量机 序贯最小化算法 选择工作集 核函数 多类分类 验证码识别
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