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公开(公告)号：CN106022390A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610375640.X
申请日：2016-05-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269
Abstract: 本发明提供一种基于支持向量顺序回归的SMO改进方法，首先划分顺序回归样本，扩展为多组二分类训练集，同时生成带有拉格朗日乘子的优化问题及其满足最优解的KKT条件；接着求出所有乘子的梯度；接着根据梯度分别给出每组训练集的上集合和下集合，结合顺序回归约束取出最大上集合元素及最小下集合元素，并计算每组差值；接着选出最违反KKT条件的差值所对应的一对乘子，对其优化更新；根据优化得出的差值及活动域，更新KKT条件中的控制变量；当满足KKT条件时，计算偏倚，得出最优解。本发明在简化并快速求解的同时，增加了对不定核的处理，提高了求解效率和SMO方法的可用性，适合快速处理采用各类核函数的支持向量顺序回归问题。
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