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SVM-HDMR高维非线性近似模型构造法
被引量：
4
1
作者
李亮
孙秦
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第15期6-9,共4页
为了构造高维下的近似模型,将最小二乘支持向量机(LS-SVM)引入切割高维模型表示(Cut-HDMR),提出了SVM-HDMR高维非线性近似模型构造法,给出了相应的自适应采样和模型构造算法。该方法利用Cut-HDMR将高维问题转化为一系列低维问题,用LS-SV...
为了构造高维下的近似模型,将最小二乘支持向量机(LS-SVM)引入切割高维模型表示(Cut-HDMR),提出了SVM-HDMR高维非线性近似模型构造法,给出了相应的自适应采样和模型构造算法。该方法利用Cut-HDMR将高维问题转化为一系列低维问题,用LS-SVM求解这些低维问题。数值算例的测试结果表明该方法具有较好的近似精度,且与传统近似方法相比极大地降低了计算成本,从而更适用于高维工程问题的求解。
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关键词
近似
模型
最小二乘支持向量机(LS-SVM)
切割
高维
模型表示
(
cut-hdmr
)
自适应采样
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职称材料
题名
SVM-HDMR高维非线性近似模型构造法
被引量：
4
1
作者
李亮
孙秦
机构
西北工业大学航空学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第15期6-9,共4页
基金
中航工业产学研创新项目(No.Cxy2010xG18)
文摘
为了构造高维下的近似模型,将最小二乘支持向量机(LS-SVM)引入切割高维模型表示(Cut-HDMR),提出了SVM-HDMR高维非线性近似模型构造法,给出了相应的自适应采样和模型构造算法。该方法利用Cut-HDMR将高维问题转化为一系列低维问题,用LS-SVM求解这些低维问题。数值算例的测试结果表明该方法具有较好的近似精度,且与传统近似方法相比极大地降低了计算成本,从而更适用于高维工程问题的求解。
关键词
近似
模型
最小二乘支持向量机(LS-SVM)
切割
高维
模型表示
(
cut-hdmr
)
自适应采样
Keywords
approximation model
Least Squares Support Vector Machine（LS-SVM）
Cut-High Dimensional Model Represen-tation（HDMR）
adaptive sampling
分类号
O241.3 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SVM-HDMR高维非线性近似模型构造法
李亮
孙秦
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
4
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