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基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法
被引量：
4
1
作者
白裔峰
肖建
+1 位作者
于龙
黄景春
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第4期939-941,共3页
为了在偏最小二乘法(PLS)建模过程中实现结构风险最小化(SRM),提出基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法(WPLS)。WPLS先提取训练样本中的主元,然后使用支持向量机(SVM)训练算法计算训练样本权值,最后计算原始论域中的回归模型。该算法...
为了在偏最小二乘法(PLS)建模过程中实现结构风险最小化(SRM),提出基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法(WPLS)。WPLS先提取训练样本中的主元,然后使用支持向量机(SVM)训练算法计算训练样本权值,最后计算原始论域中的回归模型。该算法保留了PLS能有效地提取对系统解释性最强的信息的优点,并通过样本权值提高模型的泛化能力,从而实现SRM准则,所建立的模型具有可解释性。仿真计算证明了模型的有效性。
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关键词
结构风险最小化
加权偏最小二乘法
支持向量机
可解释性
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职称材料
题名
基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法
被引量：
4
1
作者
白裔峰
肖建
于龙
黄景春
机构
西南交通大学电气工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第4期939-941,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(60674057)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20060613003)
四川省应用基础研究基金资助项目(05JY029-006-4)
文摘
为了在偏最小二乘法(PLS)建模过程中实现结构风险最小化(SRM),提出基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法(WPLS)。WPLS先提取训练样本中的主元,然后使用支持向量机(SVM)训练算法计算训练样本权值,最后计算原始论域中的回归模型。该算法保留了PLS能有效地提取对系统解释性最强的信息的优点,并通过样本权值提高模型的泛化能力,从而实现SRM准则,所建立的模型具有可解释性。仿真计算证明了模型的有效性。
关键词
结构风险最小化
加权偏最小二乘法
支持向量机
可解释性
Keywords
Structure Risk Minimization （SRM）
weighted partial least-squares （wpis）
Support Vector Machine （SVM）
interpretability
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP273.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法
白裔峰
肖建
于龙
黄景春
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007
4
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