10.11857/j.issn.1674-5124.2015.11.022
基于改进SMO的SVDD快速训练算法
针对传统支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)训练中存在的训练速度慢、存储核矩阵需要的空间开销大、计算量大、算法效率低等问题,提出一种基于改进序贯最小优化(SMO)算法的SVDD快速训练方法。该算法针对原有SMO算法仅能处理单类样本的缺陷,提出一种可以处理负样本的改进方法,给出详细的计算推导过程,并针对KKT判定条件、工作集选择等关键问题进行改进。试验证明：与传统的SVDD训练算法相比,基于改进SMO算法的SVDD快速训练方法训练时间短,计算量小,分类准确度高,空间开销小,更适合于大规模数据的快速训练,具有较高的工程应用价值。
序贯最小优化算法、快速训练、KKT条件、工作集选择、支持向量数据描述
G4 ;TG1
2015-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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