[发明专利]用于图像识别的多面体核组合支持向量机二阶锥规划方法

摘要

本发明涉及一种用于图像识别的多面体核组合支持向量机二阶锥规划方法，属于模式识别与人工智能技术领域。本发明依据图像识别问题中，多面体核组合支持向量机目标优化问题约束条件的锥特性，将约束条件逐一转换为二阶锥约束；采用二阶锥规划迭代计算，给出计算结果，能有效降低图像识别问题中多面体核组合支持向量机的计算复杂度，使计算复杂度降为O(Nn^3.5)。

主权项

一种用于图像识别的多面体核组合支持向量机二阶锥规划方法，其特征在于，包括以下步骤:S1、输入图像样本数据以及标号集，并输入已知矩阵、已知向量、初始变量值、预设容忍度以及初始海森矩阵；S2、添加自由变元，并为每个自由变元赋初值，依据图像识别问题中，多面体核组合支持向量机目标优化问题中约束条件的锥特性，生成二阶锥约束；S3、在所述二阶锥约束条件下，采用梯度下降方式迭代计算求解最小化问题，求解过程中若有当前目标函数梯度的下降值小于预设的收敛容忍度，则步骤终止，得到图像识别模型结果；否则进行下一次迭代计算。