【摘 要】
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已有稀疏多核学习(MKL)模型在产生核函数权重稀疏解时容易导致信息丢失且泛化能力差,且基于梯度下降法的MKL在接近最优解时收敛速度慢。建立了基于支持向量机(SVM)的弹性多核
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61373055);江苏省2015年度普通高校研究生科研创新计划资助项目(KYLX15_1191)
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已有稀疏多核学习(MKL)模型在产生核函数权重稀疏解时容易导致信息丢失且泛化能力差,且基于梯度下降法的MKL在接近最优解时收敛速度慢。建立了基于支持向量机(SVM)的弹性多核学习(EMKL)模型并给出了一种基于牛顿梯度优化的EMKL(NO-EMKL)。模型在MKL的目标函数中引入弹性项,并设计了基于二阶牛顿梯度下降法的优化算法。实验结果表明:算法不仅具有更好的分类精度,还具有较快的收敛速度。
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