项目简介
项目名称
支持向量机及聚类问题中的光滑逼近技术研究
项目批准号
61100165
学科分类
F020508
信息科学部
_计算机科学
_计算机应用技术
_模式识别理论及应用
资助类型
信息科学
负责人
吴青
依托单位
西安邮电学院
批准年份
2011
起止时间
201201-201412
批准金额
22.00万元
摘要
为了提高支持向量机和聚类算法的泛化性能、加快其学习速度、增强学习过程的健壮性能、探索新型高效学习算法，本项目研究支持向量回归机、半监督支持向量回归机以及聚类中心问题中的新光滑逼近技术．具体内容包括：寻求逼近精度更高的光滑函数，理论上严格证明所提的光滑函数逼近性能的优越性；构造光滑或半光滑问题的支持向量机、半监督支持向量回归机以及光滑聚类中心算法的优化模型，根据它们的凹凸性寻找新型高效的算法求解规划的全局最优解．从理论上证明新型光滑算法的收敛性，并计算它们的收敛上界．传统的研究主要是基于统计学习理论及各种应用领域的，而该项研究结合最优化理论和方法、函数逼近论及集合论的方法，积极吸收图论、信息安全和信号处理的最新成果，力求提出效率高、泛化能力强、所需的存储空间小、易于编程实现的光滑算法．本课题既注重理论与应用的前瞻性，又注重新方法的实用性．
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