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多类分类的支持向量机的有限步终止Newton算法被引量：3: 2009年; 多类分类问题是数据挖掘和机器学习领域中一个重要且正在进行研究的课题。最近对该问题提出了一种具有新型结构的K-SVCR方法。与其他方法相比较,此方法最大的优点在于在训练的过程中,能够利用训练数据的所有信息。然而,它又和"一对一"方法一样,对某一个K类分类问题,需要求解K(K-1)/2个二次规划问题,才能把一个模式指派到一个适当的类别中。因此建立一个快速有效的训练算法是非常重要的。在本文中,我们首先在K-SVCR方法的基础上提出了新的模型,然后把新模型转化成一个互补问题,并利用Lagrangian隐函数进一步转化成一个强凸的无约束优化问题。并且为它建立了一个快速地Newton算法。该算法具有全局收敛和有限步终止的性质。同时通过Sherman-Morriaon-Woodbury等式,将算法中需要处理的$l\timesl$矩阵(其中l是模式的总量)转变成$(n+1)\times(n+1)$的矩阵(其中n是模式的维数)。对于很多多类分类问题,n远远小于l,这也说明可以有效地实现该算法。初步的实验结果表明该算法在分类的准确度和训练速度方面都有很好的表现。; 袁玉萍钟萍; 关键词：支持向量机牛顿法

基于支持向量机的多类分类问题的一种新算法被引量：1: 2011年; 在K-SVCR算法结构的基础上构造了新的模型.模型的特点是它的一阶最优化条件可以转化为一个线性互补问题,通过Lagrangian隐含数,可以将其进一步转化成一个强凸的无约束优化问题.利用共轭梯度技术对其进行求解,在有限步内得到分类超平面.最后在标准数据集进行了初步试验.试验结果显示了提出的算法在分类的精度和速度上都有明显提高.; 袁玉萍钟萍安增龙汪红艳; 关键词：支持向量机共轭梯度法

基于预测-校正原对偶内点法的多分类支持向量机学习算法被引量：2: 2009年; 支持向量机基于统计学习理论,是一种新型通用的有监督的机器学习方法,其核心思想是使结构风险极小化,但是由于需要求解二次规划,使得它在求解大规模数据上具有一定的局限性,尤其是对于多分类问题,现有的支持向量机算法具有很高的复杂性.本文构造了基于线性规划的一对一三类结构支持向量分类器,可以直接利用比较成熟的线性规划算法——预测-校正原对偶内点法,并在此基础上提出了基于预测-校正原对偶内点法的支持向量机的多分类学习算法,这种算法可用于比较庞大的多类别识别问题,并且克服了标准支持向量机的一些缺点,而且模型简单,容易实现.针对UCI数据库上数据进行了实验,结果证实该算法具有较高的可行性和实用性.; 袁玉萍钟萍邹艳华; 关键词：支持向量机多分类支持向量机

线性支持向量顺序回归机的原始问题的解集分析被引量：2: 2007年; 本文主要对线性支持向量顺序回归机进行理论研究.对其相应原始问题解的存在性唯一性问题进行细致的分析,指明其解集的确切结构,并给出由对偶问题的解求出原始问题的解集的具体步骤.从而为建立理论上完备的线性支持向量顺序回归机提供了依据.; 杨志霞邓乃扬; 关键词：运筹学

基于支持向量机的异常值问题的研究现状被引量：2: 2010年; 为提高含有异常值数据集的学习性能,对基于支持向量机的鲁棒算法进行了研究,深入分析了异常值降低标准支持向量机推广能力的本质原因,从基于支持向量机的异常值检测和抑制异常值对支持向量机的影响两个方面,较为系统地回顾了国内外在该领域的研究发展现状和最新研究进展,其中包括各种算法的基本思想和主要特点。归纳总结了支持向量机关于异常值问题的主要研究内容、方法、研究成果以及存在的问题,并进一步提出了在应用方面的研究方向。; 王快妮钟萍赵庄园; 关键词：支持向量机异常值鲁棒损失函数

稳健的支持向量分类机的优化理论分析: 2008年; 由于在实际中,我们已知的数据往往带有试验误差或者统计误差,因此对扰动数据的处理是一个重要的课题。文[2]对输入带球形扰动的两类分类问题提出了稳健的支持向量分类机的模型,本文主要对引入核后的稳健模型的优化理论做了系统深入的研究,内容包括原始问题的解的唯一性问题、对偶问题及其与原始问题的关系,从而完善了稳健的支持向量分类机的优化理论基础,为相应的算法提供了严密理论依据。; 杨志霞邓乃扬; 关键词：二阶锥规划

鲁棒SVR在金融时间序列预测中的应用被引量：3: 2011年; 针对标准支持向量机对噪声和异常值比较敏感的问题,通过限定噪声和异常值的损失上界,提出一种基于不对称Ramp损失函数的鲁棒支持向量回归机模型,应用凹凸过程将其由非凸优化问题转化为凸优化问题并利用牛顿法进行求解。对上证指数和香港恒生指数收盘价的预测结果表明,该模型能在一定程度上抑制噪声和异常值的影响,从而提高预测精度及减少下跌风险,达到规避风险的目的。; 王快妮钟萍赵耀红; 关键词：支持向量机时间序列牛顿法

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国家自然科学基金(70601033)