一种鲁棒回归支持向量机及其学习算法

张浩然; 汪晓东; 张长江

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一种鲁棒回归支持向量机及其学习算法

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为了提高支持向量机的泛化能力,给出了一个鲁棒损失函数,利用它建立了鲁棒支持向量机,并利用对偶原理推导出其对偶优化问题的形式,在此基础上设计了局部梯度算法,在这种算法中每次迭代只改变两个优化变量的值。随后分析了算法的收敛性条件,给出了学习步长的选择依据,最后用一个仿真实例来说明所提出的支持向量机的学习性能,比标准支持向量机具有更好的鲁棒性。

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来源
《南京理工大学学报：自然科学版》 |2006年第3期|311-314|共4页
作者
张浩然; 汪晓东; 张长江;
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作者单位

浙江师范大学信息科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
结构风险最小化; 支持向量机; 鲁棒损失函数; 局部梯度法;

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