定点孪生支持向量机

摘要：

孪生支持向量机(TWSVM)以及最近提出的各种变体模型均是在高维空间内独立求解两个带有约束条件的对偶二次规划问题(QPP).然而,由于每个对偶的QPP所需求解的对偶变量的数量由他类样本的数量决定,当需要处理大规模数据集时,这种直接求解标准QPP的方法将会导致非常高的计算复杂度.为此,提出一种改进的孪生支持向量机模型,称为定点孪生支持向量机(FP-TWSVM).所提模型将传统的TWSVM及其变体模型中处在高维空间内的对偶QPP转化成一系列有限个一维空间内的单峰函数优化问题.可以采用高效的线性搜索方法求解这些一维的单峰函数优化问题,例如斐波那契算法、黄金分割法.在标准数据集包括大规模数据集上的数值实验验证了FP-TWSVM算法的有效性.实验结果表明,FP-TWSVM在保持与其他模型相当的分类精度的同时,具有更快的训练速度,消耗更少的内存空间.

关键词：孪生支持向量机、定点、单峰函数、线性搜索方法、二次规划

所属期刊栏目：35

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金重点项目;国家自然科学基金面上项目;四川省科技厅科技支撑项目;十三五装备预研领域基金项目

在线出版日期：2020-03-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：272-284