论文:2015,Vol:33,Issue(3):467-471
引用本文:
范旭慧, 张捷, 马化斌. 一类新型的光滑支持向量分类机[J]. 西北工业大学学报
Fan Xuhui, Zhang Jie, Ma Huabin. A Novel Smooth Support Vector Machine for Classification[J]. Northwestern polytechnical university

一类新型的光滑支持向量分类机
范旭慧, 张捷, 马化斌
西北工业大学 电子信息学院, 陕西 西安 710072
摘要:
为了解决支持向量机中非光滑问题,基于贝塞尔函数提出一范式的贝塞尔光滑支持向量机模型,并证明了贝塞尔函数的光滑性和收敛性,分析了其对正号函数的逼进性能。根据模型的特点,应用Armijo-Newton方法进行求解,理论分析和数值实验结果都证明贝塞尔光滑支持向量机在分类性能上优于以往提出来的光滑模型。
关键词:    算法    分类(信息)    分类器    控制    数据挖掘    实验    函数    数学模型    MATLAB    优化    模式识别    支持向量机    贝塞尔函数    控制点    光滑技术   
A Novel Smooth Support Vector Machine for Classification
Fan Xuhui, Zhang Jie, Ma Huabin
Department of Electronics Engineering, Northwestern Polytechnical University, Xi'an 710072, China
Abstract:
To Solve the non-smooth problems of support vector maehine(SVM). In this paper, a class of 1-norm Bezier function support vector machine model (BSSVM1) is proposed based on Bezier function. Moreover, the smoothness of Bezier function is proved and its approach degree is analyzed. According to the property of the model, Newton-Armijo algorithm is applied to solving the BSSVM1 model. Our theoretical analysis and numerical experiments confirm that the BSSVM1 model have a better classification performance than smooth models proposed previously.
Key words:    algorihms,classification(of information)    classifiers    control    data mining    experiments    functions    mathematical models    MATLAB    optimization    pattern recognition    support vector machines    Bezier function    control point    smooth technologies   
收稿日期: 2014-09-25     修回日期:
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作者简介: 范旭慧(1989—),女,西北工业大学硕士研究生,主要从事模式识别及机器学习研究。
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