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剔除支持向量回归中异常数据算法
被引量：
5
1
作者
曾绍华
魏延
唐远炎
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期120-132,共13页
定义了回归问题中异常数据及其不满足回归映射关系差异程度的度量,分析了回归问题中理论映射模式与回归估计模式关系,提出并证明了回归问题中逐个剔除异常数据,建立回归估计模式逐步逼近理论模式的逐步逼近定理,并构建了以逐步逼近定理...
定义了回归问题中异常数据及其不满足回归映射关系差异程度的度量,分析了回归问题中理论映射模式与回归估计模式关系,提出并证明了回归问题中逐个剔除异常数据,建立回归估计模式逐步逼近理论模式的逐步逼近定理,并构建了以逐步逼近定理为理论依据的剔除支持向量回归中异常数据算法,理论分析了算法的收敛性和有效性。然后,引入逐步搜索算法改进剔除异常数据算法以解决大规模样本的支持向量回归中异常数据剔除问题,理论分析显示改进算法也是收敛的和有效的。最后,应用给定已知函数生成样本和UCI机器学习数据库样本数据仿真实验,结果显示算法是有效的和鲁棒的。
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关键词
支持向量回归
异常
数据
剔除
异常
数据
算法
仿真
下载PDF
职称材料
题名
剔除支持向量回归中异常数据算法
被引量：
5
1
作者
曾绍华
魏延
唐远炎
机构
重庆大学计算机学院
重庆师范大学模式分析与信息处理研究所
出处
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第12期120-132,共13页
基金
重庆市教委科学技术研究项目(KJ110632)
重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2011JJA4008)
文摘
定义了回归问题中异常数据及其不满足回归映射关系差异程度的度量,分析了回归问题中理论映射模式与回归估计模式关系,提出并证明了回归问题中逐个剔除异常数据,建立回归估计模式逐步逼近理论模式的逐步逼近定理,并构建了以逐步逼近定理为理论依据的剔除支持向量回归中异常数据算法,理论分析了算法的收敛性和有效性。然后,引入逐步搜索算法改进剔除异常数据算法以解决大规模样本的支持向量回归中异常数据剔除问题,理论分析显示改进算法也是收敛的和有效的。最后,应用给定已知函数生成样本和UCI机器学习数据库样本数据仿真实验,结果显示算法是有效的和鲁棒的。
关键词
支持向量回归
异常
数据
剔除
异常
数据
算法
仿真
Keywords
SVR（support vector regression）
algorithm
algorithm of detecting outliers
simulation
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP389.1 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
剔除支持向量回归中异常数据算法
曾绍华
魏延
唐远炎
《重庆大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
5
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职称材料
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参考文献
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