摘要
针对GEPSVM可能存在奇异性问题,提出一个改进的GEPSVM算法——SMGEPSVM。基于简单特征值问题,得到2个非平行过原点的超平面。与GEPSVM相比,SMGEPSVM不仅可以求解XOR问题,还可求解简单特征值问题,避免GEPSVM奇异性问题,测试精度好于GEPSVM,学习速度更快,其计算结果在人工数据集与UCI上得到了验证。
Aiming at the flaw of singular problems appearing in GEPSVM, this paper proposes an improved GEPSVM--SMGEPSVM. Two non-parallel surfaces are obtained by solving simple Eigen-values problems. Compared with GEPSVM, the approach can solve XOR problems, and it further solves the simple Eigen-value problems, avoids the singular problems appearing in GEPSVM, it has better test set correctness and faster training time. Computational results on artificial datasets and UCI indicate the better performance of SMGEPSVM.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第21期183-185,共3页
Computer Engineering
基金
国家自然科学基金资助项目(30671639)
2008年江苏省研究生科技创新基金资助项目
南京工程学院科研基金资助项目(KXJ08071)
关键词
XOR问题
奇异性问题
广义特征值
简单特征值
XOR problems
singular problems
generalized Eigen-values
simple Eigen-values