广义支持向量机优化问题的极大熵方法  

Maximum Entropy Approach for Generalized Support Vector Machine Optimization Problems

作　　者：郭崇慧[1] 孙建涛[2] 陆玉昌[2] 

机构地区：[1]大连理工大学应用数学系,辽宁大连116024 [2]清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京100084

出　　处：《系统工程理论与实践》2005年第6期27-32,共6页Systems Engineering-Theory & Practice

基　　金：国家自然科学基金(79990580);973国家重点基础研究发展规划(G1998030414);中国博士后科学基金(2003033153)

摘　　要：　依据最优化理论中的KKT互补条件建立了广义支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的光滑化近似解法极大熵方法,为求解支持向量机优化问题提供了一种新途径.该方法特别易于计算机实现,理论分析和数值实验结果表明了模型和算法的可行性和有效性.This paper presents a new approach to solve generalized support vector machine optimization problems. Based on KKT complementarity condition in optimization theory, unconstrained optimization models for support vector machines are built, and an approximate algorithm-maximum entropy method is given. Theory analysis and primary numerical results illustrate that maximum entropy method for support vector machines is feasible and effective.

关 键 词：最优化 支持向量机 极大熵方法 

分 类 号：O221[理学—运筹学与控制论] TP181[理学—数学]