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针对核函数选择对最小二乘支持向量机回归模型泛化性的影响, 提出一种新的基于????- 范数约束的最小二乘支持向量机多核学习算法. 该算法提供了两种求解方法, 均通过两重循环进行求解, 外循环用于更新核函数的权值, 内循环用于求解最小二乘支持向量机的拉格朗日乘数, 充分利用该多核学习算法, 有效提高了最小二乘支持向量机的泛化能力, 而且对惩罚参数的选择具有较强的鲁棒性. 基于单变量和多变量函数的仿真实验表明了所提出算法的有效性.
相似文献2.
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基于LS-SVM的小样本费用智能预测 总被引:5,自引:3,他引:5
最小二乘支持向量机引入最小二乘线性系统到支持向量机中,代替传统的支持向量机采用二次规划方法解决函数估计问题。该文推导了用于函数估计的最小二乘支持向量机算法,构建了基于最小二乘支持向量机的智能预测模型,并对机载电子设备费用预测进行了研究。结果表明最小二乘支持向量机具有比多元对数回归更高的小样本费用预测精度。 相似文献
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最小二乘支持向量机是支持向量机的一种变型,它用线性方程组来替代原始支持向量机的二次规划.本文将最小二乘支持向量机应用于油气勘探开发中的油气判别,提出了基于最小二乘支持向量机算法的油气判别技术.储集层油气横向预测和测井资料油气判别的试验结果证明了本文方法的有效性. 相似文献
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该文认为在人脸识别中,偏最小二乘回归方法作为一种新的降维方法,在处理小样本问题时具有明显优势,而主元分析方法作为一种传统的降维方法在选择分量时没有考虑类信息,因而有可能忽略掉重要的分类信息。支持向量机(SVM)模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性。该文提出了一种基于偏最小二乘与支持向量机的人脸识别方法。利用偏最小二乘回归分析对人脸图像进行降维和特征提取,再利用支持向量机对特征向量进行分类识别。ORL人脸库的仿真结果证明偏最小二乘回归方法比主元分析方法更有效。 相似文献
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基于核的偏最小二乘特征提取的最小二乘支持向量机回归方法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了用核的偏最小二乘进行特征提取.首先把初始输入映射到高维特征空间,然后在高维特征空间中计算得分向量,降低样本的维数,再用最小二乘支持向量机进行回归.通过实验表明,这种方法得到的效果优于没有特征提取的回归.同时与PLS提取特征相比,KPLS分析效果更好. 相似文献
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一种多输出支持向量机的增量学习算法 总被引:1,自引:0,他引:1
标准支持向量机主要对单输出样本学习已经进行了广泛的研究,而对多输出样本学习问题的研究较少.在最小二乘支持向量回归机模型的基础上,推广得到多输出最小二乘支持向量回归机模型,并给出它的一种增量学习算法.理论分析和实验结果证明它不但保证了学习精度,而且使得多输出回归问题的学习速度大大加快. 相似文献
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一种基于Cholesky分解的动态无偏LS-SVM学习算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对最小二乘支持向量机用于在线建模时存在的计算复杂性问题,提出一种动态无偏最小二乘支持向量回归模型.该模型通过改进标准最小二乘支持向量机结构风险的形式消除了偏置项.得到了无偏的最小二乘支持向量机,简化了回归系数的求解.根据模型动态变化过程中核函数矩阵的特点,设计了基于Cholesky分解的在线学习算法.该算法能充分利用历史训练结果,减少计算复杂性.仿真实验表明了所提出模型的有效性. 相似文献
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基于协同最小二乘支持向量机的Q学习 总被引:5,自引:0,他引:5
针对强化学习系统收敛速度慢的问题, 提出一种适用于连续状态、离散动作空间的基于协同最小二乘支持向量机的Q学习. 该Q学习系统由一个最小二乘支持向量回归机(Least squares support vector regression machine, LS-SVRM)和一个最小二乘支持向量分类机(Least squares support vector classification machine, LS-SVCM)构成. LS-SVRM用于逼近状态--动作对到值函数的映射, LS-SVCM则用于逼近连续状态空间到离散动作空间的映射, 并为LS-SVRM提供实时、动态的知识或建议(建议动作值)以促进值函数的学习. 小车爬山最短时间控制仿真结果表明, 与基于单一LS-SVRM的Q学习系统相比, 该方法加快了系统的学习收敛速度, 具有较好的学习性能. 相似文献
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基于混合SVR-PL S 方法的丙烯腈收率软测量建模 总被引:8,自引:0,他引:8
为了更有效地处理过程非线性、多输入和数据共线性等复杂特性,提高模型的推广能力和精度,提出了混合支持向量回归机-偏最小二乘法(SVR—PLS)方法.该方法兼具SVR和PLS的优点.用PLS进行特征提取.用SVR建立PLS的内部模型.对工业丙烯腈生产过程丙烯腈收率软测量建模的应用表明.采用该方法建立的软测量模型.在模型精度、推广能力等方面明显优于一些传统软测量建模方法.满足工业应用要求. 相似文献
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针对近红外光谱易受样品温度的影响,采用多尺度小波变换对光谱数据进行消噪,运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)在全谱范围内建立了近红外光谱预测模型,研究土壤温度对土壤含水率预测结果的影响,提出了应用多波长和LS-SVM回归法补偿土壤温度对土壤含水率预测精度的影响.试验结果表明,土壤温度影响近红外光谱预测土壤含水率,模型... 相似文献
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基于免疫优化多输出最小二乘支持向量机及其应用* 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的支持向量机是一种两类问题的判别方法, 不能直接应用于多类分类问题。为了解决这个问题,提出了一种免疫优化多输出最小二乘支持向量机方法。该方法利用免疫算法来优化最小二乘支持向量机的参数。将该方法应用于污水生化处理过程建模及语音情感识别,仿真结果表明,该方法具有更高的精度。 相似文献
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基于特征指数加权的最小二乘支持向量机算法 总被引:1,自引:1,他引:0
根据支持向量回归机原理,针对样本特征对回归预测重要性的差异,采用最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)算法,减少参数数量,针对参数对预测效果的影响,并考虑到特征加权的意义,采用特征指数进行加权,其权重系数由灰色关联度确定,提出了基于特征指数加权的最小二乘支持向量回归机算法。为验证该算法的有效性,对实际股票价格进行预测,结果表明该算法较传统最小二乘支持向量回归机算法,其回归估计函数的预测能力明显提高,具有一定的实用价值。 相似文献
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一种快速稀疏最小二乘支持向量回归机 总被引:4,自引:0,他引:4
将Jiao法直接应用于最小二乘支持向量回归机上的效果并不理想,为此采用不完全抛弃的策略,提出了改进的Jiao法,并将其应用于最小二乘支持向量回归机.数据集测试的结果表明,基于改进Jiao法的稀疏最小二乘支持向量回归机,无论在支持向量个数和训练时间上都取得了一定的优势.与其他剪枝算法相比,在不丧失回归精度的情况下,改进的Jiao法可大大缩短训练时间.另外,改进的Jiao法同样适用于分类问题. 相似文献
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回归最小二乘支持向量机的增量和在线式学习算法 总被引:40,自引:0,他引:40
首先给出回归最小二乘支持向量机的数学模型,并分析了它的性质,然后在此基础上根据分块矩阵计算公式和核函数矩阵本身的特点设计了支持向量机的增量式学习算法和在线学习算法.该算法能充分利用历史的训练结果,减少存储空间和计算时间.仿真实验表明了这两种学习方法的有效性. 相似文献