【摘 要】
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在实际分类问题中,由于人为或其他因素的影响,数据中往往存在一定的噪声,而传统支持向量机(SVM)使用的铰链损失函数对噪声数据敏感,且分类性能较差。为消除噪声数据的影响,提
【机 构】
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河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672205)
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在实际分类问题中,由于人为或其他因素的影响,数据中往往存在一定的噪声,而传统支持向量机(SVM)使用的铰链损失函数对噪声数据敏感,且分类性能较差。为消除噪声数据的影响,提出一种新的鲁棒SVM算法。通过引入新形式的损失函数,并基于间隔分布的思想,建立鲁棒SVM优化模型提高SVM的抗噪性,运用零阶减小方差算法并结合动量加速技术,给出一种新的优化模型求解方法。实验结果表明,该方法通过引入梯度修正项降低了方差对算法的影响,同时结合动量加速技术,明显提高了算法的收敛速度。
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