基于L1范数损失的非平行支持向量回归机 |
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引用本文: | 刘历铭,巩荣芬,储茂祥.基于L1范数损失的非平行支持向量回归机[J].辽宁科技大学学报,2023(2):101-110. |
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作者姓名: | 刘历铭 巩荣芬 储茂祥 |
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作者单位: | 辽宁科技大学电子信息与工程学院 |
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基金项目: | 辽宁省自然科学基金(2022-MS-353); |
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摘 要: | 针对NPSVR训练速度和预测精度问题,提出一种基于L1范数损失的非平行支持向量回归机L1NPSVR模型,用于预测数值输出。L1NPSVR通过求解两个较小规模的凸规划问题,建立一个ε1-不敏感的下界函数和一个ε2-不敏感的上界函数。在L1NPSVR模型中,每个优化问题同时最小化训练样本的L1范数损失和铰链损失,以保证模型的稳定性,减轻噪声和异常值的影响。L1NPSVR通过求解一对更小的优化问题来提高模型的运行效率。仿真结果验证了所提出方法的可行性及有效性。
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关 键 词: | 模式识别 支持向量回归机 非平行支持向量回归机 L1范数损失 |
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