半定规划支持向量机的研究的中期报告首先介绍半定规划（Semi-DefiniteProgramming，SDP）的概念及其在支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）中的应用。SDP是指优化一个线性对象在一个特定的对称半正定矩阵集合内的凸优化问题。在SVM中，SDP用于求解二次规划问题中产生的对所需超平面和分类边界的限制矩阵的优化问题。然后介绍了SDP和SVM的优缺点。SDP的优点包括具有全局优化性能、数据好处理、求解速度较快等，而缺点包括求解时占用的空间和时间较大。SVM的优点包括具有很好的泛化性能、拥有较高的容错能力、能够有效处理非线性分类问题等，而缺点包括容易出现维数灾难、需要解决决策函数转换问题和可能面临过拟合等。接着，介绍了半定规划支持向量机的相关研究进展。研究人员在这个领域中的工作主要集中在改进SDP求解方法、利用半定规划求解非凸优化问题、将半定规划应用于多分类SVM问题、研究解决SVM中的噪声和核函数选择等问题。最后，介绍了未来的研究方向。未来的研究方向包括改进SVM算法的运行效率、应对大规模数据问题、解决SVM模型的可解释性问题以及研究更生物启发式的模型设计方法等。