[发明专利]基于辅助优化与拉格朗日优化的支持向量机学习方法有效
| 申请号： | 202110997437.7 | 申请日： | 2021-08-27 |
| 公开（公告）号： | CN113780637B | 公开（公告）日： | 2023-10-17 |
| 发明（设计）人： | 何昭水;王沛涛;林志洁;刘太亨;谭北海;白玉磊;谢胜利 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06N20/10 | 分类号： | G06N20/10;G06F17/10 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 戴绪霖 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于辅助优化与拉格朗日优化的支持向量机学习方法，包括：通过迭代的方式求解支持向量机对偶问题，每次所述迭代的过程如下：构建所述支持向量机对偶问题的辅助优化问题；将所述辅助优化问题转化为拉格朗日辅助优化问题；求解所述拉格朗日辅助优化问题的最优解。本发明所述的方法容易实现，并且收敛速度更快。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 辅助 优化 拉格朗日 支持 向量 学习方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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