河南省基础与前沿技术研究计划项目(112300410254)
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 相关作者：王鲜芳张环冲吴瑞红王亚丽杜志勇更多>>
- 相关机构：河南师范大学河南机电高等专科学校更多>>
- 发文基金：河南省科技攻关计划国家自然科学基金河南省基础与前沿技术研究计划项目更多>>
- 相关领域：轻工技术与工程自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于最小二乘支持向量机的葡萄酒品质评判模型被引量：4
- 2013年
- 对源自UCI数据库的葡萄酒数据进行预处理,选取径向基函数作为最小二乘支持向量机的核函数;然后,根据"一对一"算法设计出最小二乘支持向量机多元分类器,并应用交叉验证算法对参数寻优,建立葡萄酒质量评判模型.同时,用BP神经网络、标准支持向量机分类器对葡萄酒进行训练.对比实验结果表明:最小二乘支持向量机比BP神经网络、标准支持向量机的平均分类准确率高,最高分类准确率为100%.
- 吴瑞红王亚丽张环冲王鲜芳
- 关键词：最小二乘支持向量机葡萄酒
- 利用矢量基学习和自适应迭代算法改进LSSVR
- 2012年
- 针对最小二乘支持向量回归缺乏传统SVR的稀疏性和鲁棒性等问题,综合矢量基学习和自适应迭代算法的优势,提出了一种改进的加权最小二乘支持向量回归算法(LSSVR)。该算法通过引入用矢量基学习和自适应迭代相结合的方式得到一个小的支持向量集,可以避免递推时可能出现的误差积累问题,有效提高算法的稀疏性和稳定性;同时采用加权方法确定权值系数以减小训练样本中非高斯噪声的影响。实验结果表明,改进的LSSVR具有较好的鲁棒性、支持向量稀疏性和动态建模实时性。
- 王鲜芳杜志勇
