文献类型：期刊文献

中文题名：线性支持向量分类机优化问题解的二阶充分条件

英文题名：Second order sufficient condition for optimization problem of a linear support vector classifier

作者：蔡春[1];刘宝光[2];邓乃扬[3]

第一作者：蔡春

机构：[1]北京联合大学应用文理学院;[2]北京理工大学理学院;[3]中国农业大学理学院

第一机构：北京联合大学应用文理学院

年份：2006

卷号：11

期号：6

起止页码：92-95

中文期刊名：中国农业大学学报

外文期刊名：Journal of China Agricultural University

收录：CSTPCD;;北大核心:【北大核心2004】；CSCD:【CSCD2011_2012】；

基金：国家自然科学基金资助项目(10371131)

语种：中文

中文关键词：支持向量分类机;二阶充分条件;数据挖掘;起作用约束

外文关键词：support vector classifier; second order sufficient condition; data mining; active constraint

摘要：优化问题的二阶充分条件是研究灵敏度分析的基础,支持向量机是数据挖掘的新方法。针对线性支持向量分类机优化问题,研究了其解的二阶充分条件,给出了二阶充分条件成立的假设条件。研究表明,该假设条件很弱,用支持向量机算法求解实际问题时,通常假定这一条件成立,特别地,对线性可分支持向量分类机优化问题,其解一定满足这一条件,满足二阶充分条件成为当然成立的事实。
A second-order-sufficient-condition is one of basis for sensitivity analysis of optimization problems. A hypothesis to ensure the tenability of a second-order-sufficient-condition of a linear support vector classifier is presented in the paper, which is a weak one for the solution of a linearly separable support vector classifier must meet it. In addition, the problem of a linear support vector classifier is solved under such a hypothesis.