【摘 要】
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针对正定核函数的支持向量机所导出的凸二次优化问题,提出了一个离散型神经网络模型。利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件和投影理论构造投影方程,使得投影方程的解与优化问题
【基金项目】
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国家自然科学基金(11201100),黑龙江省自然科学基金(A201213).
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针对正定核函数的支持向量机所导出的凸二次优化问题,提出了一个离散型神经网络模型。利用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件和投影理论构造投影方程,使得投影方程的解与优化问题的解一一对应;进一步基于投影方程建立离散神经网络;理论结果表明,网络的平衡点与优化问题的最优解相对应,且网络具有全局指数收敛性。相比于连续网络,所提出的网络结构简单,减少了计算的复杂度;所得理论结果保证了网络能够有效求解支持向量机中的优化问题。最后,利用分类问题和标准数据集进行实验,数值结果验证了本文所设计的网络在求解支持向
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