国家自然科学基金(60373106)
- 作品数：2 被引量：21H指数：1
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- 相关机构：西安交通大学中国科学院地理研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学一般工业技术更多>>
- 加权稳健支撑向量回归方法被引量：20
- 2005年
- 给出一类基于奇异值软剔除的加权稳健支撑向量回归方法(WRSVR).该方法的基本思想是首先由支撑向量回归方法(SVR)得到一个近似支撑向量回归函数,基于这个近似模型给出了加权SVR目标函数并利用高效的SVR求解技巧得到一个新的近似模型,然后再利用这个新的近似模型重新给出一个加权SVR目标函数并求解得到一个更为精确的近似模型,重复这一过程直至收敛.加权的目的是为了对奇异值进行软剔除.该方法具有思路简捷、稳健性强、容易实现等优点.实验表明,新算法WRSVR比标准SVR方法、稳健支撑向量网(RSVR)方法和加权最小二乘支撑向量机方法(WLSSVM)更加稳健,算法的逼近精度受奇异值的影响远小于SVM、RSVR和WLSSVM算法.
- 张讲社郭高
- 关键词：支撑向量机奇异值统计学习
- 基于确定性退火的增强型分片回归被引量：1
- 2008年
- 回归是统计学习理论中的主要研究问题之一.文中给出确定性退火分片回归算法全局收敛性和自由能全局极小关于温度连续性的证明,推导出初始临界温度的简化计算公式,并提出一种新的增强型分片回归算法,利用"原型迁移"技巧,避免退火过程中"空剖分"的出现.基于Benchmark数据集上的实验表明:新算法能有效去除模型冗余,提高学习泛化能力.
- 张讲社杨雨茜陈晓文周成虎
- 关键词：确定性退火泛化能力
