基于动量加速零阶减小方差的鲁棒支持向量机

摘要：

在实际分类问题中,由于人为或其他因素的影响,数据中往往存在一定的噪声,而传统支持向量机(SVM)使用的铰链损失函数对噪声数据敏感,且分类性能较差.为消除噪声数据的影响,提出一种新的鲁棒SVM算法.通过引入新形式的损失函数,并基于间隔分布的思想,建立鲁棒SVM优化模型提高SVM的抗噪性,运用零阶减小方差算法并结合动量加速技术,给出一种新的优化模型求解方法.实验结果表明,该方法通过引入梯度修正项降低了方差对算法的影响,同时结合动量加速技术,明显提高了算法的收敛速度.

关键词：噪声、零阶梯度、方差、动量加速、鲁棒支持向量机

所属期刊栏目：46

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61672205

在线出版日期：2021-02-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：88-95,104