|
|||||
|
|
| 一种改进的最小二乘支持向量机算法 | |
| 引用本文： | 万辉,魏延. 一种改进的最小二乘支持向量机算法[J]. 重庆师范大学学报(自然科学版), 2010, 27(4): 69-72. DOI: 10.3969/J.ISSN.1672-6693.2010.04.017 |
| 作者姓名： | 万辉 魏延 |
| 作者单位： | 重庆师范大学,科研处;信息科学与工程学院,重庆,400047 |
| 摘 要： | 最小二乘支持向量机是标准支持向量机的一种扩展,它是支持向量机在二次损失函数下的一种形式.它用等式约束代替不等式约束,求解过程变为解一组等式方程,避免了求解耗时的二次规划问题,但同时也丧失了标准支持向量机的稀疏性,影响了二次学习的效率.针对上述问题,本文提出了一种改进的最小二乘支持向量机增量学习方法.改进的最小二乘支持向量机算法采用自适应剪枝方法对解进行稀疏,根据每次训练得到的分类器性能来设定剪枝阚值和样本增量的大小,如果得到的分类器性能好,剪枝阈值和样本增量就大,反之,剪枝阚值和样本增量就小,从而提高了最小二乘支持向量机训练效率,解决了稀疏性问题.最后,仿真实验表明该算法方案可行. |
| 关 键 词： | 最小二乘支持向量机 增量学习 稀疏性 |
An Improved Least Square Support Vector Machines Algorithm |
|
| WAN Hui,WEI Yan. An Improved Least Square Support Vector Machines Algorithm [J]. Journal of Chongqing Normal University:Natural Science Edition, 2010, 27(4): 69-72. DOI: 10.3969/J.ISSN.1672-6693.2010.04.017 |
|
| Authors: | WAN Hui WEI Yan |
| Abstract: | |
| Keywords: | |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《重庆师范大学学报(自然科学版)》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《重庆师范大学学报(自然科学版)》下载全文 | |