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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
《辽宁科技大学学报》
CAS
2023年第2期101-110,共10页
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L1NPSV...
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。
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关键词
模式识别
支持向量回归机
非平行支持向量回归机
l
1
范数损失
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职称材料
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
l
1
范数损失
Keywords
pattern
recognition
support
vector
regression
nonpara
l
l
e
l
support
vector
regression
norm
-
l
1
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]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于L1范数损失的非平行支持向量回归机
刘历铭
巩荣芬
储茂祥
《辽宁科技大学学报》
CAS
2023
0
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参考文献
引证文献
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