基于块和分解的改进的支持向量机算法  

An Improved Chunking-decomposing-based Algorithm of Support Vector Machine

作　　者：高宏宾[1] 彭商濂[1] 焦东升[1] 

机构地区：[1]五邑大学信息学院,广东江门529020

出　　处：《计算技术与自动化》2005年第4期53-55,共3页Computing Technology and Automation

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60473009)

摘　　要：针对块算法和分解算法各自的特点,提出一种对一个样本点集合同时进行块算法和分解算法的算法,即对一个数据集合同时进行两个优化的方法,控制了块算法的工作集的规模,加快了分解算法的收敛速度。An algorithm is presented based on features of Chunking Algorithm and Decomposing Algorithm. With the algorithm, two QPs are running on a training set. It controls the working set scale and accelerates to get the solution. Its feasibility and efficiency are proved theoretically.

关 键 词：支持向量机 块算法 分解算法 工作集 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]