天津市自然科学基金(11JCYBJC00700)
- 作品数：11 被引量：38H指数：5
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- CP-nets的完备性及一致性研究被引量：6
- 2012年
- CP-nets是一种简单而又直观的图形化偏好表示工具,成为近几年人工智能的一个研究热点.然而,任意二值CP-nets上的强占优算法还没有给出,CP-nets可表示的偏好的完备性还无人研究,CP-nets所能表示的偏好是否一致也还未彻底解决.基于CP-nets上的强占优运算研究CP-nets的完备性和一致性.首先,通过构造CP-nets导出图及其性质的研究,得出强占优的本质是求取翻转关系的传递闭包,从而利用Warshall算法求出可判断任意CP-nets的强占优;其次,通过求取3种不同结构(可分离的、链表结构和树形结构)的CP-nets的偏好个数,给出了CP-nets可表达的偏好的不完备性定理,并给出了可分离的CP-nets中偏好的计数公式;最后,研究CP-nets的一致性,给出了CP-nets的一致性判定定理及其算法.所做工作不仅解决了Boutilier和Goldsmith提出的一些难题,还深化了CP-nets的基础理论研究.
- 刘惊雷廖士中张伟
- 正则化路径上三步式SVM贝叶斯组合被引量：1
- 2013年
- 模型组合旨在整合并利用假设空间中多个模型提高学习系统的稳定性和泛化性.针对支持向量机(support vector machine,SVM)模型组合多采用基于样本采样方法构造候选模型集的现状,研究基于正则化路径的SVM模型组合.首先证明SVM模型组合Lh-风险一致性,给出SVM模型组合基于样本的合理性解释.然后提出正则化路径上的三步式SVM贝叶斯组合方法.利用SVM正则化路径分段线性性质构建初始模型集,并应用平均广义近似交叉验证(generalized approximate cross-validation,GACV)模型集修剪策略获得候选模型集.测试或预测阶段,应用最小近邻法确定输入敏感的最终组合模型集,并实现贝叶斯组合预测.与基于样本采样方法不同,三步式SVM贝叶斯组合方法基于正则化路径在整个样本集上构造模型集,训练过程易于实现,计算效率较高.模型集修剪策略可减小模型集规模,提高计算效率和预测性能.实验结果验证了正则化路径上三步式SVM模型组合的有效性.
- 王梅廖士中
- 关键词：模型组合支持向量机一致性
- 正定矩阵支持向量机正则化路径算法被引量：7
- 2013年
- 正则化路径算法是数值求解支持向量机(support vector machine,SVM)分类问题的有效方法,它可在相当于一次SVM求解的时间复杂度内得到所有的正则化参数及对应SVM的解.现有的SVM正则化路径算法或者不能处理具有重复数据、近似数据或线性相关数据,或者计算开销较大.针对这些问题,应用正定矩阵方程组求解方法来求解SVM正则化路径,提出正定矩阵SVM正则化路径算法(positive definite SVM path,PDSVMP).PDSVMP算法将迭代方程组的系数矩阵转换为正定矩阵,并采用Cholesky分解方法求解路径上各拐点处Lagrange乘子增量向量;与已有算法中直接求解正则化参数不同,该算法根据活动集变化情况确定参数增量,并在此基础上计算正则化参数,这样保证了理论正确性和数值稳定性,并可降低计算复杂性.实例数据集及标准数据集上的实验表明,PDSVMP算法可正确处理包含重复数据、近似数据或线性相关数据的数据集,并具有较高的计算效率.
- 廖士中王梅赵志辉
- 关键词：支持向量机正定矩阵CHOLESKY分解
- 基于近似高斯核显式描述的大规模SVM求解被引量：4
- 2014年
- 大规模数据集上非线性支持向量机(support vector machine,SVM)的求解代价过高,然而对于线性SVM却存在高效求解算法.为了应用线性SVM高效求解算法求解非线性SVM,并保证非线性SVM的精确性,提出一种基于近似高斯核显式描述的大规模SVM求解方法.首先,定义近似高斯核并建立其与高斯核的关系,推导近似高斯核与高斯核的偏差上界.然后给出近似高斯核对应的再生核希尔伯特空间(reproducing kernel Hilbert space,RKHS)的显式描述,由此可精确刻画SVM解的结构,增强SVM方法的可解释性.最后显式地构造近似高斯核对应的特征映射,并将其作为线性SVM的输入,从而实现了用线性SVM算法高效求解大规模非线性SVM.实验结果表明,所提出的方法能提高非线性SVM的求解效率,并得到与标准非线性SVM相近的精确性.
- 刘勇江沙里廖士中
- 关键词：支持向量机线性支持向量机核方法再生核希尔伯特空间
- 随机特征上一致中心调节的支持向量机
- 2014年
- 支持向量机(SVM)是最为流行的分类工具,但处理大规模的数据集时,需要大量的内存资源和训练时间,通常在大集群并行环境下才能实现。提出一种新的并行SVM算法,RF-CCASVM,可在有限计算资源上求解大规模SVM。通过随机傅里叶映射,应用低维显示特征映射一致近似高斯核对应的无限维隐式特征映射,从而用线性SVM一致近似高斯核SVM。提出一致中心调节的并行化方法。具体地,将数据集划分成若干子数据集,多个进程并行地在各自的子数据集上独立训练SVM。当各个子数据集上的最优超平面即将求出时,用由各个子集上获得的一致中心解取代当前解,继续在各子集上训练直到一致中心解在各个子集上达到最优。标准数据集的对比实验验证了RF-CCASVM的正确性和有效性。
- 廖士中卢玮
- 关键词：大规模数据集有限资源
- 基于正则化路径的支持向量机近似模型选择被引量：10
- 2012年
- 模型选择问题是支持向量机的基本问题.基于核矩阵近似计算和正则化路径,提出一个新的支持向量机模型选择方法.首先,发展初步的近似模型选择理论,包括给出核矩阵近似算法KMA-α,证明KMA-α的近似误差界定理,进而得到支持向量机的模型近似误差界.然后,提出近似模型选择算法AMSRP.该算法应用KMA-α计算的核矩阵的低秩近似来提高支持向量机求解的效率,同时应用正则化路径算法来提高惩罚因子C参数调节的效率.最后,通过标准数据集上的对比实验,验证了AMSRP的可行性和计算效率.实验结果显示,AMSRP可在保证测试集准确率的前提下,显著地提高支持向量机模型选择的效率.理论分析与实验结果表明,AMSRP是一合理、高效的模型选择算法.
- 丁立中廖士中
- 关键词：支持向量机
- 基于支持向量机泛化误差界的多核学习方法被引量：3
- 2012年
- 基于支持向量机(SVM)泛化误差界,提出了一种精确且有效的多核学习方法.首先,应用SVM泛化误差界推导多核学习优化形式,并给出求解其目标函数微分的计算公式.然后,设计高效的迭代算法来求解该优化问题.最后,分析了算法的时间复杂度,并基于Rademacher复杂度给出了算法的泛化误差界,该泛化界在基核个数很大时依然有效.在标准数据集上的实验表明,相对于一致组合方法以及当前流行的单核和多核学习方法,所提出的方法具有较高的准确率.
- 刘勇廖士中
- 关键词：多核学习
- CP-nets上的正则化路径查询
- 2014年
- 从表示偏好知识的条件偏好网(CP-nets)模型出发,研究该模型上的正则化路径查询问题.首先从数据库的观点给出偏好数据库的两类查询(顶点查询和路径查询),并证明偏好数据库的表达能力强于关系数据库.其次,通过构造正则表达式的语法解析二叉树,求出各自原子表达式诱导的可达关系,从而利用动态规划法求解出CP-nets上正则表达式所诱导的可达关系,并证明算法的正确性,分析其组合复杂度.最后,给出正则化路径查询的可能应用,即可在偏好操作序列的规划中使用.
- 刘惊雷廖士中
- 关键词：动态规划法
- 正则化路径上的支持向量机模型组合方法被引量：1
- 2012年
- 模型组合是提高支持向量机泛化性的重要方法,但存在计算效率较低的问题。提出一种基于正则化路径上贝叶斯模型平均的支持向量机模型组合方法,在提高支持向量机泛化性的同时,具有较高的计算效率。基于正则化路径算法建立初始模型集,引入对支持向量机的概率解释。模型的先验可看做是一个高斯过程,模型的后验概率通过贝叶斯公式求得,使用贝叶斯模型平均对模型进行组合。在标准数据集上,实验比较了所提出的模型组合方法与交叉验证及广义近似交叉验证(GACV)方法的性能,验证所提出的模型组合方法的有效性。
- 廖士中赵志辉
- 关键词：支持向量机模型组合高斯过程
- KMA-α:一个支持向量机核矩阵的近似计算算法被引量：8
- 2012年
- 核矩阵计算是求解支持向量机的关键,已有精确计算方法难以处理大规模的样本数据.为此,研究核矩阵的近似计算方法.首先,借助支持向量机的凸二次约束线性规划表示,给出支持向量机和多核支持向量机的二阶锥规划表示.然后,综合Monte Carlo方法和不完全Cholesky分解方法,提出一个新的核矩阵近似算法KMA-α,该算法首先对核矩阵进行Monte Carlo随机采样,采样后不直接进行奇异值分解,而是应用具有对称置换的不完全Cholesky分解来计算接近最优的低秩近似.以KMA-α输出的近似核矩阵作为支持向量机的输入,可提高支持向量机二阶锥规划求解的效率.进一步,分析了KMA-α的算法复杂性,证明了KMA-α的近似误差界定理.最后,通过标准数据集上的实验,验证了KMA-α的合理性和计算效率.理论分析与实验结果表明,KMA-α是一合理、有效的核矩阵近似算法.
- 丁立中廖士中
- 关键词：支持向量机核方法二阶锥规划CHOLESKY分解
