加权线性支持向量分类机问题解的强二阶充分条件

支持向量机是数据挖掘的新方法。支持向量机所对应的优化问题解的二阶充分条件是研究其灵敏度分析的重要基础。很弱的假设对于作为其特例的线性可分支持向量机问题一定成立,线性可分支持向量机问题解一定具有强二阶充分条件的性质;在这个假设条件下,线性支持向量分类机问题的解具有二阶充分条件性质。研究表明线性支持向量分类机问题的解在很大程度上具有二阶充分条件的性质。

Lc^1最优化问题的一个强二阶充分条件

给出了Ｌｃ１ 约束最优化问题的一个强二阶充分条件．

非对称锥优化问题KKT函数的B次微分非奇异性与非退化性条件

针对非对称锥上的优化问题的局部最优解,主要讨论其灵敏性问题。计算了KKT函数的B次微分,给出了KKT函数的强二阶充分条件和非退化约束条件隐含的B次微分的非奇异点、KKT函数的B次微分非奇异点隐含的KKT点的强正则性和KKT函数的B次微分非奇异点隐含的非退化约束条件。得到了强二阶充分条件、非退化性约束、KKT函数的B次微分非奇异性与KKT点的强正则性之间的关系。