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基于自适应核参数优化的小波核相关向量机算法
被引量：
2
1
作者
高明哲
许爱强
张伟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期245-249,共5页
传统相关向量机算法在处理大规模数据集时训练速度较慢,并且高斯径向核无法完备表示特征空间。为此,基于自适应核参数优化,提出一种小波核相关向量机算法。以小波核作为基函数,在训练中,采取增量学习流程实现各个小波核参数的快速自适...
传统相关向量机算法在处理大规模数据集时训练速度较慢,并且高斯径向核无法完备表示特征空间。为此,基于自适应核参数优化,提出一种小波核相关向量机算法。以小波核作为基函数,在训练中,采取增量学习流程实现各个小波核参数的快速自适应优化。将提出算法应用于混沌时间序列预测及UCI数据集分类实验,结果表明,自适应参数优化小波相关向量机算法在预测精度、训练速度上均优于传统相关向量机算法。
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关键词
相关向量机
小波核函数
自适应参数优化
增量学习
稀疏度先验
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职称材料
题名
基于自适应核参数优化的小波核相关向量机算法
被引量：
2
1
作者
高明哲
许爱强
张伟
机构
海军航空工程学院科研部
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第9期245-249,共5页
文摘
传统相关向量机算法在处理大规模数据集时训练速度较慢,并且高斯径向核无法完备表示特征空间。为此,基于自适应核参数优化,提出一种小波核相关向量机算法。以小波核作为基函数,在训练中,采取增量学习流程实现各个小波核参数的快速自适应优化。将提出算法应用于混沌时间序列预测及UCI数据集分类实验,结果表明,自适应参数优化小波相关向量机算法在预测精度、训练速度上均优于传统相关向量机算法。
关键词
相关向量机
小波核函数
自适应参数优化
增量学习
稀疏度先验
Keywords
Revelance Vector Machine（RVM）
wavelet kernel function
adaptive parameter optimization
incremental leaning
sparsity prior
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自适应核参数优化的小波核相关向量机算法
高明哲
许爱强
张伟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
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