深度支持向量机模型及其高效求解算法
结题报告
批准号:
62006206
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
24.0 万元
负责人:
杨智基
依托单位:
学科分类:
机器学习
结题年份:
2023
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
杨智基
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中文摘要
支持向量机是一种经典的机器学习方法。但传统的支持向量机仅被视为浅层方法,其预测性能和处理大数据的能力具有局限性。尤其模型中的核函数对数据的适应性偏弱。为了全面提升模型性能,本项目拟提出三类深度支持向量机模型:有监督的深度参数支持向量机、深度非平行支持向量机和深度半监督支持向量机,同时深入分析模型的优化理论与参数性质。进一步针对各类深度支持向量机模型提出相应的非凸优化高效求解算法、Safe screening加速方法及并行式算法,提高模型处理大规模数据的能力。拟将所提出方法应用于真实的智能移动设备活动识别问题,积极促进深度支持向量机的应用推广。
英文摘要
Support vector machine (SVM) is a classic machine learning method. However, it is a shallow method with some limitations in prediction when facing with large-scale data. Specifically, its performances on different datasets greatly depend on the selection of kernel function. To comprehensively improve it, this project will propose three types of deep SVM models: supervised Deep Parametric SVMs, Deep Nonparallel SVMs, and Deep Semi-supervised SVMs. The theoretical properties of the models and parameters will be analyzed in depth. To further improve the efficiency, the solving algorithm for non-convex optimization, safe screening accelerative method and parallel solving algorithm will be developed. In addition, the proposed methods will be applied to a real smart mobile device data for activity recognition, which could positively promote the application of deep SVMs.
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DOI:10.1109/access.2023.3325734
发表时间:2023
期刊:IEEE Access
影响因子:3.9
作者:Renxue Jiang;Zhiji Yang;Jianhua Zhao
通讯作者:Renxue Jiang;Zhiji Yang;Jianhua Zhao
DOI:https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119872
发表时间:2023
期刊:Information Sciences
影响因子:--
作者:Jianhua Zhao;Haiye Liang;Shulan Li;Zhiji Yang;Zhen Wang
通讯作者:Zhen Wang
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