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线性支持向量顺序回归机的原始问题的解集分析 被引量:2
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作者 杨志霞 邓乃扬 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2007年第3期105-112,共8页
本文主要对线性支持向量顺序回归机进行理论研究.对其相应原始问题解的存在性唯一性问题进行细致的分析,指明其解集的确切结构,并给出由对偶问题的解求出原始问题的解集的具体步骤.从而为建立理论上完备的线性支持向量顺序回归机提供了... 本文主要对线性支持向量顺序回归机进行理论研究.对其相应原始问题解的存在性唯一性问题进行细致的分析,指明其解集的确切结构,并给出由对偶问题的解求出原始问题的解集的具体步骤.从而为建立理论上完备的线性支持向量顺序回归机提供了依据. 展开更多
关键词 运筹学 非线性最优化 顺序回归 线性支持向量顺序回归
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基于支持向量顺序回归机对农业经济预警的研究 被引量:2
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作者 袁玉萍 魏玉芬 +2 位作者 代冬岩 李欣 赵海燕 《黑龙江八一农垦大学学报》 2012年第1期92-95,共4页
在统计学习理论与支持向量机理论方法的基础上,将支持向量顺序回归算法与宏观经济预警研究相结合,建立了基于支持向量顺序回归经济预警模型;通过编制Matlab软件程序,结合黑龙江省经济数据,获得经济预警的分类超平面和预测警限区间,并进... 在统计学习理论与支持向量机理论方法的基础上,将支持向量顺序回归算法与宏观经济预警研究相结合,建立了基于支持向量顺序回归经济预警模型;通过编制Matlab软件程序,结合黑龙江省经济数据,获得经济预警的分类超平面和预测警限区间,并进行内插和外推检验。结果表明,该预警模型预测的可靠性和拟合是有效可行的,具有很高的精度。 展开更多
关键词 支持向量顺序回归 经济预警 机器学习
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双支持向量顺序回归机
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作者 侯秋玲 杨志霞 周哲 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 2013年第10期96-101,128,共7页
针对顺序回归问题的深入研究,基于支持向量顺序回归机提出了双支持向量顺序回归机。由于双支持向量顺序回归机所对应的2个优化问题是对称的,则只需求解其中的一个问题,进而得出一个分划超平面。又因其对应的优化问题的规模只是支持向量... 针对顺序回归问题的深入研究,基于支持向量顺序回归机提出了双支持向量顺序回归机。由于双支持向量顺序回归机所对应的2个优化问题是对称的,则只需求解其中的一个问题,进而得出一个分划超平面。又因其对应的优化问题的规模只是支持向量顺序回归机规模的一半,故其运算速度会快于支持向量顺序回归机。数值实验的结果表明:双支持向量顺序回归机在一些数据分析中具有较高的正确率。 展开更多
关键词 顺序回归问题 支持向量顺序回归 支持向量顺序回归 顺序函数
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快速的多项式平滑型支持向量顺序回归算法
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作者 何海江 李方圆 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2010年第3期389-395,共7页
支持向量顺序回归是一种重要的有监督排序学习算法。尽管其优化问题规模与样本数呈线性关系,但在学习大容量数据集时,训练速度仍过慢。为此,提出一种支持二次误差的多项式平滑型支持向量顺序回归(psSVOR)算法,其优化方法包括3个步骤:用... 支持向量顺序回归是一种重要的有监督排序学习算法。尽管其优化问题规模与样本数呈线性关系,但在学习大容量数据集时,训练速度仍过慢。为此,提出一种支持二次误差的多项式平滑型支持向量顺序回归(psSVOR)算法,其优化方法包括3个步骤:用两个分段多项式函数分别近似(1+x)+和(1-x)+,优化目标转变为二次可微的无约束问题,从而由Newton-YUAN方法直接求平行的多个决策超平面。给出了分段多项式平滑函数的3个性质及psSVOR的收敛定理。另外引入简约核提高非线性psSVOR的优化速度。多个公开数据集及LETOR OSHUMED的实验表明,与传统方法相比,psSVOR的顺序回归性能并不逊色,而训练速度显著快。 展开更多
关键词 排序学习 支持向量顺序回归 简约核 分段多项式 平滑
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支持向量顺序回归机的统计学习基础
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作者 阳红英 杨志霞 《运筹学学报》 CSCD 2011年第3期70-80,共11页
对处理顺序回归问题的支持向量顺序回归机的统计学习理论基础进行研究.首先,利用结构风险最小化原则推导出一种顺序回归机,称之为结构风险最小化顺序回归机,其次,证明了结构风险最小化顺序回归机与支持向量顺序回归机解之间的关系.进一... 对处理顺序回归问题的支持向量顺序回归机的统计学习理论基础进行研究.首先,利用结构风险最小化原则推导出一种顺序回归机,称之为结构风险最小化顺序回归机,其次,证明了结构风险最小化顺序回归机与支持向量顺序回归机解之间的关系.进一步从统计学习的角度证明了支持向量顺序回归机是结构风险最小化原则的一种直接实现,并给出了惩罚参数C的含义. 展开更多
关键词 最优化问题 顺序回归问题 支持向量顺序回归 结构风险最小化顺序回归
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On-line forecasting model for zinc output based on self-tuning support vector regression and its application
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作者 胡志坤 桂卫华 彭小奇 《Journal of Central South University of Technology》 2004年第4期461-464,共4页
An on-line forecasting model based on self-tuning support vectors regression for zinc output was put forward to maximize zinc output by adjusting operational parameters in the process of imperial smelting furnace. In ... An on-line forecasting model based on self-tuning support vectors regression for zinc output was put forward to maximize zinc output by adjusting operational parameters in the process of imperial smelting furnace. In this model, the mathematical model of support vector regression was converted into the same format as support vector machine for classification. Then a simplified sequential minimal optimization for classification was applied to train the regression coefficient vector α- α* and threshold b. Sequentially penalty parameter C was tuned dynamically through forecasting result during the training process. Finally, an on-line forecasting algorithm for zinc output was proposed. The simulation result shows that in spite of a relatively small industrial data set, the effective error is less than 10% with a remarkable performance of real time. The model was applied to the optimization operation and fault diagnosis system for imperial smelting furnace. 展开更多
关键词 imperial smelting furnace support vectors regression sequential minimal optimization zinc output on-line forecasting
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