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题名连续超松弛支持向量机回归算法应用研究
被引量：1
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作者
刘太安
薛欣
冯文旭
刘欣颖
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机构
山东科技大学信息工程系
泰山学院数学与系统科学系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第6期1489-1490,1493,共3页
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基金
国家自然科学基金项目(10571109)
山东省自然科学基金项目(2007ZRB019FK)
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文摘
支持向量回归问题的研究,对函数拟合(回归逼近)具有重要的理论和应用意义。借鉴分类问题的有效算法,将其推广到回归问题中来,针对用于分类问题的SOR支持向量机有效算法,提出了SORR支持向量回归算法。在若干不同维数的数据集上,对SORR算法、ASVR算法和LibSVM算法进行数值试验,并进行比较分析。数值实验结果表明,SORR算法是有效的,与当前流行的支持向量机回归算法相比,在回归精度和学习速度上都有一定的优势。
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关键词
连续超松弛支持向量
连续超松弛支持向量回归算法
函数拟合
学习速度
回归精度
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Keywords
successive overrelaxation for support vector
successive overrelaxation for support vector regression arithmetic
function regression
learning speed
regression accuracy
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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