基于动态筛选策略的SMO改进算法

摘要：

提出了一种基于动态筛选策略的SMO(Sequential Minimal Optimization)改进算法,它能快速地筛选出绝大多数的边界支持向量和非支持向量,并将非边界支持向量限定在很小的范围内.仿真实验结果表明:样本规模无论大小,这种策略都能使Keerthi的改进算法2的性能得到大幅提升.

关键词：动态筛选策略、模式识别、支持向量机、序列最小优化

所属期刊栏目：33

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60543005;60674089

在线出版日期：2007-05-28（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：263-266