光滑支持向量机模型及算法比较

摘要：

光滑支持向量机（SSVM）可以用牛顿法等快速算法求解，典型的光滑函数有 sigmoid 函数的积分函数、多项式函数、插值函数和样条函数。本文从理论和数值实验两个方面比较研究了这些光滑函数逼近正号函数的精度及 SSVM 模型的常用求解算法 Newton-Armijo 法、BFGS-Armijo法和 Newton-PCG 法的收敛速度。研究表明，光滑函数越逼近正号函数，解的精度越高，而训练时间也明显增加；Newton-Armijo 法的收敛速度慢于后两种方法，而 Newton-PCG 法收敛速度最快。

关键词：光滑支持向量机、光滑函数、Newton-Armijo 算法、BFGS-Armijo 算法、Newton-PCG 算法

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61273311，61173094；中央高校基本科研业务费专项资金GK201302004，GK201402004

在线出版日期：2015-12-10（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：9-16,35