-
题名基于L1范数损失的非平行支持向量回归机
- 1
-
-
作者
刘历铭
巩荣芬
储茂祥
-
机构
辽宁科技大学电子信息与工程学院
-
出处
《辽宁科技大学学报》
CAS
2023年第2期101-110,共10页
-
基金
辽宁省自然科学基金(2022-MS-353)
辽宁省教育厅项目(2020LNZD06,LJKMZ20220640)。
-
文摘
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ε_(1)-不敏感的下界函数和一个ε_(2)-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。
-
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
-
Keywords
pattern recognition
support vector regression
nonparallel support vector regression
norm-L1 loss
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
-
-
题名新型非平行平面支持向量回归机及其应用
- 2
-
-
作者
石婷
陈素根
-
机构
安庆师范大学数理学院
-
出处
《安庆师范大学学报（自然科学版）》
2021年第3期58-66,共9页
-
基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61702012)
安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2017026)
+1 种基金
安徽省自然科学基金(1908085MF195,2008085MF193)
安徽省高校自然科学研究项目(KJ2020A0505)。
-
文摘
支持向量回归机(SVR)和孪生支持向量回归机(TSVR)是机器学习中的常用算法。受TSVR启发,针对SVR训练速度和预测精度问题,提出一种新型非平行平面支持向量回归机(NNHSVR)。NNHSVR的优势如下:(1)NNHSVR模型构造的是两个较小规模的二次规划问题,最终求解得到2个非平行平面,训练速度较SVR快;(2)NNHSVR在目标函数中加入调节参数u,对边界函数进行约束,使得模型对离群点更加鲁棒。人工数据集和UCI数据集上的实验表明:NNHSVR算法不仅有较好的泛化性能,而且训练速度快。将NNHSVR算法应用于传染病预测问题,取得了比传统传染病预测模型BP神经网络更好的效果。
-
关键词
模式识别
非平行平面支持向量回归机
支持向量回归机
孪生支持向量回归机
传染病预测
-
Keywords
pattern recognition
nonparallel hyperplane support vector regression machine
support vector regression
twin support vector regression
prediction of infectious diseases
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
