Oct, 2023

具有性能保证的机组组合预测器：支持向量机分类器

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TL;DR通过学习和预测常规单元的开关决策，可以为系统操作员提供一个实用的解决方案，从而加快计算速度。在这篇文章中，我们训练了线性和核化支持向量机分类器，这些分类器可以在适当正则化的情况下提供一个样本外性能保证，并转换为具有分布鲁棒性的分类器。通过在 IEEE 6 节点和 118 节点测试系统上的实验结果显示，适当正则化的核化支持向量机优于其他分类器，将计算时间减少了 1.7 倍。此外，如果计算时间有限，即使没有热启动，单元调度问题也可以在时间限制内得到最优解。
unit commitmentwarm startsupport vector machinecomputational timeoptimality
发现论文，激发创造
  • 成本敏感的支持向量机概率预测

    提供了一种生成支持向量机的概率输出的新方法，利用集成方法和自举估计，能够处理不平衡数据集，并在广泛的数据集测试中展现了优势。

    Oct, 2023

  • 多成本场景下支持向量机

    我们提出了一种新颖的支持向量机模型，通过在问题表达中引入性能约束来考虑误分类成本。具体而言，我们的目标是寻求具有最大间隔的超平面，使得误分类率低于给定的阈值。通过解决一个具有线性约束和整数变量的二次凸问题来获得最大间隔超平面。我们的实验结果表明，我们的模型可以使用户在一个类别上对误分类率进行控制，并且运行时间可行。

    Dec, 2023

  • 优化与机器学习：半监督支持向量机的精确算法

    支持向量机（SVM）是用于二分类的广泛研究的监督学习模型。半监督支持向量机（S3VMs）通过利用有标签和无标签数据，扩展了传统的 SVM 分类器，旨在在存在无标签数据的情况下最大化样本间的边界，以实现比传统 SVM 更高的准确性和鲁棒性。本文提出了一种新的基于半定规划（SDP）松弛的 S3VMs 分支定界方法。我们应用基于最优性的界限加强方法来限制可行集。箱约束使我们能够包括有效不等式，增强下界。与文献中提供的界限相比，所得到的 SDP 松弛提供了显著更强的界限。至于上界，则利用 SDP 松弛的解定义局部搜索。计算结果突显了该算法的效率，展示其解决数据点数量比文献中的解决数量多 10 倍的实例的能力。

    Dec, 2023

  • 使用成员预言主动学习组合优化

    使用成员预测器解决未知线性约束的组合优化问题，以学习和利用替代线性约束的新框架，并通过采样策略和解决 0-1 整数线性规划来选择需要标记的新点，以提高结果的质量。

    May, 2024

  • 一种高效的核生存支持向量机训练算法

    本文提出了一种高效的核存活支持向量机 (SSVM) 训练算法，通过直接优化主要目标函数，采用截断牛顿优化和随机统计树，降低了与现有训练算法相比的计算复杂度，并证明其可以用于规模更大的数据。

    Nov, 2016

  • 核化随机批次感知机

    该研究提出了一种新的核支持向量机训练方法，建立了比现有方法更好的学习运行时保证，并且证明了该方法在实践中的有效性。

    Apr, 2012

  • 基于最大间隔线性分类器的不确定数据学习

    本文提出一种最大间隔分类器 SVM-GSU，使用多维高斯分布描述每个训练样本，以处理数据输入中的不确定性，并使用随机梯度下降方法高效地解决凸优化问题。通过测试，证明该方法的有效性。

    Apr, 2015

  • 带有不定核的支持向量机分类

    本文提出了一种利用不确定核的支持向量机分类方法，该算法可以同时计算支持向量和代理核矩阵，保持问题凸性并可以使用梯度投影或解析中心切割平面方法有效地求解较大的问题，在经典数据集上与其他方法的性能比较表明本技术的性能优于其他方法。

    Apr, 2008

  • 鲁棒的双参数边距支持向量机用于多类别分类

    本文提出了一种双参数边距支持向量机（TPMSVM）模型来解决多类分类问题，该模型通过解决 TPMSVM 类型的模型构建分类器，并通过 Robust 优化技术来鲁棒化，初步实验结果表现良好。

    Jun, 2023

  • 使用单类支持向量机进行软件缺陷预测的研究

    本文研究软件缺陷预测技术，探讨了单类支持向量机在缺陷预测方面的应用，通过大规模实证研究得出单类支持向量机在跨版本和跨项目方面的预测效果优于同类别模型，在实例稀缺或不可用时适用。

    Feb, 2022