一类新型的光滑支持向量分类机

为了解决支持向量机中非光滑问题,基于贝塞尔函数提出一范式的贝塞尔光滑支持向量机模型,并证明了贝塞尔函数的光滑性和收敛性,分析了其对正号函数的逼进性能。根据模型的特点,应用Armijo-Newton方法进行求解,理论分析和数值实验结果都证明贝塞尔光滑支持向量机在分类性能上优于以往提出来的光滑模型。

分段光滑的半监督支持向量分类机

为了解决半监督支持向量分类优化模型中的非凸非光滑问题,基于分段逼近的思想提出了一个分段函数,并以此逼近非凸非光滑的目标函数。给出的分段函数可以根据不同的精度要求选择不同的逼近参数,同时构造出基于上述分段函数的光滑半监督支持向量机模型。采用了LDS(Low Density Separation)算法求解模型,分析了其对对称铰链损失函数的逼进精度。理论分析和数值实验结果都证明分段光滑的半监督支持向量机的分类性能和效率优于以往提出的光滑模型。

无须模板的阵列天线方向图综合设计方法

阵列天线方向图综合通常须选择适当的方向图模板。然而,目前还没有方向图模板选择方案的研究,因此无法保证现有模板的合理性。为避免所预设的方向图模板不可行,本文提出以最小化旁瓣最大值与主瓣最小值的比值为准则,构建方向图综合优化设计问题。该问题的不等式约束是非凸且耦合的。采用罚函数法将不等式约束引入目标函数中,然后设计一个光滑函数来逼近并替代目标函数中不可微部分,从而得到原问题的可微逼近问题,最后使用拉格朗日神经网络法求解逼近问题进而得到原问题的近似解。仿真试验验证了本文所提方法的有效性。