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基于自适应梯度算法的SVM核极化参数选择方法被引量：5: 2015年; 在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别、分类以及回归分析.模型选择是影响SVM性能的主要因素,具体地讲是SVM中的核函数及其惩罚系数C的选择决定着SVM的分类能力.本文首先讨论了一种评价核函数好坏的重要标准,即核极化.在此基础上提出了基于核函数优化问题的自适应梯度算法,即用一种自适应步长去改进原来的固定步长.UCI数据集(机器学习数据库)上的实验结果验证了这种自适应梯度算法的有效性,结果表明该算法能有效减少程序运行的迭代步及SVM学习训练的时间.; 易序峰吴坚喻高航

一种基于邻近点算法的变步长原始-对偶算法被引量：2: 2018年; 本文考虑求解一种源于信号及图像处理问题的鞍点问题．基于邻近点算法的思想，我们对原始-对偶算法进行改进，构造一种对称正定且可变的邻近项矩阵，得到一种新的原始．对偶算法．新算法可以看成一种邻近点算法，因此它的收敛性易于分析，且无需较强的假设条件．初步实验结果表明，当新算法被应用于求解图像去模糊问题时，和其他几种主流的高效算法相比，新算法能得到较高质量的结果，且计算时间也是有竞争力的．; 申远李倩倩吴坚; 关键词：图像去噪邻近点算法

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吴坚