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加权稳健支撑向量回归方法
被引量：
13
1
作者
张讲社
郭高
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第7期1171-1177,共7页
给出一类基于奇异值软剔除的加权稳健支撑向量回归方法(WRSVR).该方法的基本思想是首先由支撑向量回归方法(SVR)得到一个近似支撑向量回归函数,基于这个近似模型给出了加权SVR目标函数并利用高效的SVR求解技巧得到一个新的近似模型,然...
给出一类基于奇异值软剔除的加权稳健支撑向量回归方法(WRSVR).该方法的基本思想是首先由支撑向量回归方法(SVR)得到一个近似支撑向量回归函数,基于这个近似模型给出了加权SVR目标函数并利用高效的SVR求解技巧得到一个新的近似模型,然后再利用这个新的近似模型重新给出一个加权SVR目标函数并求解得到一个更为精确的近似模型,重复这一过程直至收敛.加权的目的是为了对奇异值进行软剔除.该方法具有思路简捷、稳健性强、容易实现等优点.实验表明,新算法WRSVR比标准SVR方法、稳健支撑向量网(RSVR)方法和加权最小二乘支撑向量机方法(WLSSVM)更加稳健,算法的逼近精度受奇异值的影响远小于SVM、RSVR和WLSSVM算法.
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关键词
支撑
向量
机
稳健支撑向量回归方法
奇异值
软剔除
统计学习
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职称材料
题名
加权稳健支撑向量回归方法
被引量：
13
1
作者
张讲社
郭高
机构
西安交通大学理学院信息科学与系统科学研究所
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第7期1171-1177,共7页
基金
国家自然科学基金(60373106)
国家"八六三"高技术研究发展计划项目基金(2001AA113182)资助~~
文摘
给出一类基于奇异值软剔除的加权稳健支撑向量回归方法(WRSVR).该方法的基本思想是首先由支撑向量回归方法(SVR)得到一个近似支撑向量回归函数,基于这个近似模型给出了加权SVR目标函数并利用高效的SVR求解技巧得到一个新的近似模型,然后再利用这个新的近似模型重新给出一个加权SVR目标函数并求解得到一个更为精确的近似模型,重复这一过程直至收敛.加权的目的是为了对奇异值进行软剔除.该方法具有思路简捷、稳健性强、容易实现等优点.实验表明,新算法WRSVR比标准SVR方法、稳健支撑向量网(RSVR)方法和加权最小二乘支撑向量机方法(WLSSVM)更加稳健,算法的逼近精度受奇异值的影响远小于SVM、RSVR和WLSSVM算法.
关键词
支撑
向量
机
稳健支撑向量回归方法
奇异值
软剔除
统计学习
Keywords
Computer simulation
Least squares approximations
Numerical analysis
Robustness (control systems)
Statistical methods
Vector quantization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
加权稳健支撑向量回归方法
张讲社
郭高
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2005
13
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