57、支持向量机学习阶段中Wolfe方法的应用及连续生物过程的自适应神经控制

支持向量机学习阶段中Wolfe方法的应用及连续生物过程的自适应神经控制

在机器学习领域，支持向量机（SVM）和神经网络在解决复杂问题方面发挥着重要作用。本文将介绍支持向量机学习阶段中Wolfe方法的应用，以及连续生物过程的直接自适应软计算神经控制。

支持向量机学习阶段的Wolfe方法

支持向量机（SVM）是一种强大的分类和回归工具，其核心是解决二次规划问题（QPP）。然而，传统的QPP求解算法在处理大规模数据时存在性能问题，因此需要寻找新的方法来提高SVM的学习效率。

SVM基本原理

SVM的决策函数可以表示为：
[
f(x) = \text{sign}\left(\sum_{i=1}^{nsv} \alpha_i y_i k(x_i, x) + b\right)
]
其中，(b)是数据向量(x_i)在分离超平面上的投影，只有非零的拉格朗日乘子对应的向量才被称为支持向量（nsv表示支持向量的数量）。

QPP求解算法的局限性

传统的QPP求解算法，如活动集方法，分为原始方法和对偶方法。这些方法在处理大规模数据（超过2000个样本）时，由于内存和处理器的限制，在标准个人计算机上求解问题变得困难。为了解决这个问题，一些作者提出将问题分解为较小的子问题，但随机选择数据向量构建子问题可能会影响性能，导致学习率较低。

Wolfe方法的应用

为了提高SVM的学习率，本文提出了一种基于Wolfe方法的新方法。Wolfe方法的核心是将QPP转换为等价线性模型（ELM），然后使用改进的单纯形法（MSM）进行求解。

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