[发明专利]一种分数阶序列最小优化算法在审
| 申请号： | 201910540221.0 | 申请日： | 2019-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN110309866A | 公开（公告）日： | 2019-10-08 |
| 发明（设计）人： | 代立才;赵春娜;刘亚南 | 申请（专利权）人： | 云南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G01N29/04 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 阳佑虹 |
| 地址： | 650091 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 分数阶 支持向量机 最小优化 算法 最优化 导数 岩石 矿山 地质勘探 参数确定 分类结果 目标函数 声纳数据 超平面 整数阶 高维 更新 地质 参考 分类 拓展 | ||
【权利要求书】：
1.一种分数阶序列最小优化算法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1：将支持向量机最优化问题进行化简，化简结果为含有和两项的目标函数；
S2:根据分数阶微积分的定义，分别求得和的分数阶导数；
S3：将和的分数阶导数代入支持向量机最优化问题中得到目标函数的分数阶表达式；进一步计算，得到α1,α2的更新值计算表达式，并使用启发式算法求得α1,α2的值；
S4：根据和的值更新超平面偏函数移量b；
S5：根据参数确定最终分类结果。
2.如权利要求1所述的一种分数阶序列最小优化算法，其特征在于，所述分数阶序列最小优化算法可用于岩石与矿山的检测分类。
3.如权利要求2所述的一种分数阶序列最小优化算法，其特征在于，所述检测分类具体为使用分数阶序列最优算法对声呐数据进行分类从而实现对检测对象的检测，确定检测对象是岩石或矿山。
4.如权利要求3所述的一种分数阶序列最小优化算法，其特征在于，所述用，所述分数阶导数的阶数为1.1阶或1.3阶。
5.如权利要求1至4之一所述的一种分数阶序列最小优化算法，所述和的分数阶导数具体为：
6.如权利要求1至4之一所述的一种分数阶序列最小优化算法，目标函数的分数阶表达式为：
7.如权利要求1至4之一所述的一种分数阶序列最小优化算法，所述α2更新值计算表达式为：
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