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《中国运筹学会第八届学术交流会论文集》2006年
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支持向量机的几何解法(英文)

Dougsoo Kaown  刘建国  
【摘要】:支持向量机方法是一类较新且有前景的数据分类方法.它们的应用包括文章分类,图形识别,以及医疗诊断.目前求解支持向量机的算法主要基于二次规划以及它的对偶形式.因为所用到的Hessian矩阵是非稀疏的且常常很大,这些二次规划问题的求解有时会很难.实际上,一些六十年代和七十年代使用的几何算法可用于解支持向量机问题.这些几何算法简单明了且很容易编程运算.我们介绍两种这样的算法并给出一些初步的收敛性分析.

【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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1 叶俊勇;人脸检测与识别方法研究[D];重庆大学;2002年
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3 夏建涛;基于机器学习的高维多光谱数据分类[D];西北工业大学;2002年
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9 韩军伟;基于内容的图象检索技术研究[D];西北工业大学;2003年
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3 郑捷;SVM几何修正法及其在DNA序列处理中的应用[D];北京工业大学;2001年
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10 顾锦荣;刘华强;刘向陪;吕庆平;;基于遗传算法-支持向量机模型在热带气旋强度预报中的应用[J];海洋预报;2011年03期
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2 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
3 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
4 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
5 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
6 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
7 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
8 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
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10 许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
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4 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
5 特约作者 江水滔滔;把实验室搬到电脑中[N];电脑报;2002年
6 李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
7 清华大学 苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
8 本报特约撰稿 黄寰;数学的美是一种和谐美[N];四川科技报;2007年
9 YMG记者 李仁 通讯员 曲华明 孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
10 本报实习生 熊瑛;创造数字化奇迹[N];科技日报;2000年
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8 燕忠;基于蚁群优化算法的若干问题的研究[D];东南大学;2005年
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7 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
8 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
9 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
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