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贵州省教育厅自然科学研究项目(2009064)

作品数：1 被引量：0H指数：0
相关作者：张维余泉周锦程王丹更多>>
相关机构：中山大学黔南民族师范学院更多>>
发文基金：贵州省教育厅自然科学研究项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇正定核
  • 1篇损失函数
  • 1篇核函数
  • 1篇SMO
  • 1篇SVR

机构

  • 1篇黔南民族师范...
  • 1篇中山大学

作者

  • 1篇王丹
  • 1篇周锦程
  • 1篇余泉
  • 1篇张维

传媒

  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于扩展SMO求解核函数非正定的SVR模型算法
2012年
将求解SVC模型的算法运用到求解SVR模型中一般要SVR模型的核函数正定且满足Mercer条件,而实际应用中利用几何框架将SVC模型转换成相应的SVR模型时,通常无法保证经转换得到的SVR模型的核函数具有正定性,从而导致SVR模型不是凸规划模型而无法求解。为解决上述问题,本文提出了一种运用扩展的序列最小最优化方法(SMO)来求解基于非正定核的SVR模型,设计了算法中工作集的选择准则,解决了算法中如何选择工作集变量当前的最优值问题。由于该算法不要求核函数具有正定性,从而拓宽了SVR模型核函数的选择范围。实验表明,该算法对基于正定或非正定核的SVR模型都具有很好的泛化性能和回归精度,具有一定的理论意义和实用价值。
周锦程王丹余泉张维
关键词：损失函数
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