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多输出支持向量回归算法
引用本文:张永清,孙德山. 多输出支持向量回归算法[J]. 辽宁师范大学学报(自然科学版), 2006, 29(3): 267-270
作者姓名:张永清  孙德山
作者单位:辽宁师范大学,数学学院,辽宁,大连,116029;辽宁师范大学,数学学院,辽宁,大连,116029
基金项目:辽宁省教育厅科学研究计划项目(2004C068)
摘    要:支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法,由于其出色的学习性能。该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点.这种方法已广泛用于解决分类和回归问题.在回归中。目前的研究和应用都限于单输出的情况,而实际中有很多属于多输出回归问题.针对这一点,将支持向量回归算法推广到多输出情况.仿真实例说明了该算法的可行性.

关 键 词:支持向量机  回归  核函数
文章编号:1000-1735(2006)03-0267-04
收稿时间:2006-03-20
修稿时间:2006-03-20

Multi-output Support Vector Regression Algorithm
ZHANG Yong-qing,SUN De-shan. Multi-output Support Vector Regression Algorithm[J]. Journal of Liaoning Normal University(Natural Science Edition), 2006, 29(3): 267-270
Authors:ZHANG Yong-qing  SUN De-shan
Affiliation:School of Mathematics, Liaoning Normal University, Dalian 116029, China
Abstract:Support vector machines(SVM) are a kind of novel machine learning methods,based on statistical learning theory.They have become the hotspot of machine learning because of their excellent learning performance.The method of support vector machines has been developed for solving classfication and regression problems.In the case of regression,however the researches and applications are limited in single output.As many questions belong to multi-output regression in practice,in this paper support vector regression(SVR) algorithm is extended to multi-output.Simulations show that the method is feasible.
Keywords:support vector machines   regression   kernel function
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