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支持向量机参数选择方法研究 总被引:37,自引:0,他引:37
针对支持向量机的参数选择问题,提出了一种最优化选择方法。通过分析支持向量个数与留一法的关系以及支持向量机参数的几何意义和对推广能力的影响,该算法利用支持向量机比例来衡量参数选择时推广能力的变化,使用不同的规则更新核参数和惩罚因子,简化了参数选择的难度。理论分析证明这种最小最大化参数选择方法可以选择支持向量机参数,仿真试验验证了该方法的有效性。 相似文献
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为了提高动态系统的辩识品质,提出了-种新的可调带宽多维支持向量小波核函数-modifiedL-P小波核函数.理论E证明了这种核函数是满足平移不变核定理的支持向量核函数.由于该核函数具有平移伸缩正交性,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提升了支持向量机的泛化性能.应用Modified L-P小波核作为最小二乘支持向量机的核函数,可以简化计算复杂性,提高学习效率.回归实验和动态系统辩识的仿真结果表明,Modified L-P小波核函数最小二乘支持向量机的建模和逼近能力优于基于L-P小波核函数或高斯核函数最小二乘支持向量机,更适合工程应用. 相似文献
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为了提高最小二乘支持向量回归机的性能,将Morlet小波核函数引入其中,形成了最小二乘小波支持向量回归机模型。利用待优化的参数重构模型的目标函数和约束条件,并在此基础上通过遗传算法进行参数选择,从而提高了该模型的泛化能力。将最小二乘小波支持向量回归机应用于导弹陀螺仪的漂移趋势预测,仿真实验结果表明了该方法的有效性和可行性,因此可以为陀螺仪的故障预报、可靠性辅助决策提供依据。 相似文献
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为了提高稀疏最小二乘支持向量机对高维、异构数据的泛化性能,提出新型的基于压缩感知的稀疏多核最小二乘支持向量机算法。首先根据压缩感知理论,用正交匹配追踪算法对最小二乘支持向量机的支持向量进行稀疏化,再利用线性多核扩展法求出新的核函数矩阵。将新的核矩阵应用到最小二乘支持向量机,得到稀疏多核最小二乘支持向量机的解,用稀疏的支持向量实现函数回归。理论分析与数据实验对比结果表明该模型对于高维、异构数据能够更快更准确地进行训练,大大提高了模型的泛化能力和运算速度。 相似文献
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TheAlternativePropertyandVectorOptimizationProbleminOrderedLocalyConvexTopologicalVectorSpacesWANGQiDepartmentofMathematicsan... 相似文献
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相比传统支持向量机,尽管孪生支持向量机具有较快的计算速度,然而不具备结构风险最小化和稀疏性,易产生过拟合现象。针对这一问题,提出了一种具有稀疏性的改进的孪生支持向量回归算法。通过在目标函数中加入正则项将结构风险最小化原则引入到孪生支持向量回归算法中,改善了算法的回归性能|同时选择训练样本的一个子集代替全部的训练样本,使核函数由方阵转变成矩形阵,从而使算法具有稀疏性,有效减少运算时间。仿真结果证明了该算法的有效性。 相似文献
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刘利平 《系统科学与复杂性》1991,(2)
In this paper,the generalized Hessian matrix and the generalized second-order directional(?)erivative for C~(1,1)vector functions are defined.The extension of the vector second-order Taylorexpansion is derived.The second-order necessary and sufficient conditions for the local nondominatedsolutions associated with the given convex cone and polyhedral convex cone of the generalizedmultiobjective mathematical programming problem with C~(1,1)constrained functions are discussed. 相似文献
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针对传统的ε不敏感支持向量回归机(ε insensitive support vector regression, ε-SVR)未充分考虑局部支持向量对回归预测结果的影响,不利于提高回归预测精度的问题,提出了一种εSVR预测误差校正方法。该方法以期望预测值与εSVR回归预测值及局部支持向量间的欧氏距离和最小为目标函数,以ε不敏感损失带(εtube)宽度为约束条件,通过利用高维特征空间中εtube边界上和边界外的局部支持向量对εSVR的回归预测值进行误差校正。利用人工产生的不同分布数据集和UCI数据集进行的仿真结果表明,与传统的εSVR相比,该文方法具有更高的预测精度和更强的泛化能力。 相似文献
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A new filtering method for SAR data de-noising using wavelet support vector regression (WSVR) is developed.On the basis of the grey scale distribution character of SAR imagery,the logarithmic SAR image as a noise polluted signal is taken and the noise model assumption in logarithmic domain with Gaussian noise and impact noise is proposed.Based on the better performance of support vector regression (SVR) for complex signal approximation and the wavelet for signal detail expression,the wavelet kernel function is chosen as support vector kernel function.Then the logarithmic SAR image is regressed with WSVR.Furthermore the regression distance is used as a judgment index of the noise type.According to the judgment of noise type every pixel can be adaptively de-noised with different filters.Through an approximation experiment for a one-dimensional complex signal,the feasibility of SAR data regression based on WSVR is confirmed.Afterward the SAR image is treated as a two-dimensional continuous signal and filtered by an SVR with wavelet kernel function.The results show that the method proposed here reduces the radar speckle noise effectively while maintaining edge features and details well. 相似文献
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Li Bo Li Xinjun & Zhao Zhiyan School of Management Tianjin University Tianjin P. R. China 《系统工程与电子技术(英文版)》2006,17(3):541-545
1 .INTRODUCTIONRecently , support vector machine (SVM)[1]is anovel and promising technique in the fields of ma-chine learning and classification or regression pre-diction accompanying artificial neural network.InSVM,several learning algorithms can be obtainedgiven different inner-product functions named ker-nel functions ,such as polynomial approach,Bayes-ian classification、radial basic function method、multilayer perceptron network[2]. By now,it hasbeen successfully applied in many ar… 相似文献
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用于回归估计的最小二乘广义支持向量机 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种用于回归估计的最小二乘广义支持向量机.这种最小二乘广义支持向量机的核函数同标准的支持向量机相比没有或者只有很少的限制.将这种用于回归估计的最小二乘广义支持向量机表示成标准的二次规划(QP)问题,采用基于矩阵分裂的超松弛法同投影梯度法相结合的算法来解这一QP问题.根据超松弛法的特点,这一算法可以处理大量数据的情形. 相似文献