| 加权支持向量回归在线学习方法 |
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| 引用本文： | 黄细霞,石繁槐,顾伟,陈善本. 加权支持向量回归在线学习方法[J]. 上海交通大学学报, 2009, 43(6) |
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| 作者姓名： | 黄细霞 石繁槐 顾伟 陈善本 |
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| 作者单位： | 黄细霞,顾伟,HUANG Xi-xia,GU Wei(上海海事大学,航运技术与控制工程交通部重点实验室,上海,200135);石繁槐,陈善本,SHI Fan-huai,CHEN Shan-ben(上海交通大学,材料科学与工程学院,上海,200240) |
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| 基金项目： | 上海市科委科技创新行动计划项目，上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金，上海海事大学科研基金 |
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| 摘 要： | 在标准支持向量回归在线学习的基础上,提出了一种加权支持向量回归在线学习方法(WOSVR),即加权支持向量机中针对不同样本点使用不同惩罚系数C,且不同惩罚系数C反映了样本重要性的不同,WOSVR中近期数据重要性大于历史数据重要性.使用基准数据Mackey-Glass混沌序列进行了相关验证实验.结果表明,加权支持向量回归在线学习方法能有效修改模型.
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| 关 键 词： | 支持向量机 加权支持向量回归 在线学习 |
Weighted On-line Support Vector Regression |
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| HUANG Xi-xia,SHI Fan-huai,GU Wei,CHEN Shan-ben. Weighted On-line Support Vector Regression[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2009, 43(6) |
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| Authors: | HUANG Xi-xia SHI Fan-huai GU Wei CHEN Shan-ben |
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