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基于尺度核函数的最小二乘支持向量机 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机的核函数一直是影响其学习效果的重要因素.本文基于小波分解理论和支持向量机核函数的条件,提出一种多维允许支持向量尺度核函数.该核函数不仅具有平移正交性,且可以以其正交性逼近二次可积空间上的任意曲线,从而提升支持向量机的泛化性能.在尺度函数作为支持向量核函数的基础之上,提出基于尺度核函数的最小二乘支持向量机(LS-SSVM).实验结果表明,LS-SSVM在同等条件下比传统支持向量机的学习精度更高,因而更适用于复杂函数的学习问题. 相似文献
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支持向量机回归模型的性能与所选用的损失函数有很大关系.本文提出一种具分段损失函数的支持向量机回归模型,其分段损失函数对落在不同区间的误差项采用不同的惩罚函数形式,并将该模型应用于投资决策问题中,估计收益率向量的联合概率密度函数和最优投资组合.仿真实验表明,其性能要优于一般的支持向量回归方法. 相似文献
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支持向量机(support vector machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的数据挖掘方法,并已广泛应用于模式识别与回归分析等领域.并且传统的支持向量机由于噪音教据的存在而易出现过学习现象,因而有必要消除噪音的影响.基于以上考虑,提出了一种模糊支持向量机模型.本论文主要针对该类型的模糊支持向量机进行研究. 相似文献
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2005年Lee等人提出光滑的支持向量回归机模型ε-SSVR(smooth ε-support vector regression),2008年熊金志等人提出一个多项式光滑的支持向量回归机模型ε-PSSVR(polynomial smooth ε-support vector regression),使回归性能及效率得到了一定改善.然而,这种支持向量回归机是否存在一个一般模型,以及一般模型的收敛性等问题没有解决.为此,将一类多项式函数作为新的光滑函数,使用光滑技术,把多项式光滑模型ε-PSSVR推广到一般情形,提出一个多项式光滑的支持向量回归机一般模型ε-dPSSVR(dth-order polynomial smooth ε-support vector regression).并用数学归纳法证明该一般模型的全局收敛性.研究表明:1)多项式光滑的支持向量回归机存在无穷多个模型,可以用一个一般模型来表示;2)该一般模型是全局收敛的,其收敛上界比ε-SSVR缩小半个数量级.成功解决了多项式光滑的支持向量回归机的一般形式及其收敛性问题,为进一步研究多项式光滑的支持向量回归机提供了基本的理论支持. 相似文献
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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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基于支持向量机核函数的条件,将Sobolev Hilbert空间的再生核函数进行改进,给出一种新的支持向量机核函数,并提出一种改进的最小二乘再生核支持向量机的回归模型,该回归模型的参数被减少,且仿真实验结果表明:最小二乘支持向量机的核函数采用改进的再生核函数是可行的,改进后的再生核函数不仅具有核函数的非线性映射特征,而且也继承了该再生核函数对非线性逐级精细逼近的特征,回归的效果比一般的核函数更为细腻。 相似文献
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针对回归问题提出了非对称[ν]-无核二次曲面支持向量回归机。通过引入Pinball损失函数,使得位于[ε]带上方和下方的样本点具有不同的惩罚,从而得到更优的回归函数。进一步从理论上分析了参数[p]和[ν]控制[ε]带上方和下方错误样本点数目的上界。当[p=0.5]时,该方法就退化成了对称[ν]-无核二次曲面支持向量回归机,此时也证明了参数[ν]可控制支持向量的个数。事实上,该算法不需要使用核函数,从而避免了核参数的选择且不损失决策函数的可解释性。数值实验部分展示了该算法具有更好的拟合性能且耗时较少,也分析了参数[p]不会增加计算成本。 相似文献
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支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种通用的机器学习方法,在小样本数据的拟合中已获得了很好的效果。对于常见的支持向量回归机方法:ε-支持向量回归机和最小二乘支持向量回归机进行了归纳总结,并给出了一具体应用案例。 相似文献
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多分类孪生支持向量机研究进展 总被引:3,自引:0,他引:3
孪生支持向量机因其简单的模型、快速的训练速度和优秀的性能而受到广泛关注.该算法最初是为解决二分类问题而提出的,不能直接用于解决现实生活中普遍存在的多分类问题.近来,学者们致力于将二分类孪生支持向量机扩展为多分类方法并提出了多种多分类孪生支持向量机.多分类孪生支持向量机的研究已经取得了一定的进展.本文主要工作是回顾多分类孪生支持向量机的发展,对多分类孪生支持向量机进行合理归类,分析各个类型的多分类孪生支持向量机的理论和几何意义.本文以多分类孪生支持向量机的子分类器组织结构为依据,将多分类孪生支持向量机分为:基于“一对多”策略的多分类孪生支持向量机、基于“一对一”策略的多分类孪生支持向量机、基于“一对一对余”策略的多分类孪生支持向量机、基于二叉树结构的多分类孪生支持向量机和基于“多对一”策略的多分类孪生支持向量机.基于有向无环图的多分类孪生支持向量机训练过程与基于“一对一”策略的多分类孪生支持向量机类似,但是其决策方式有其特殊的优缺点,因此本文将其也独立为一类.本文分析和总结了这六种类型的多分类孪生支持向量机的算法思想、理论基础.此外,还通过实验对比了分类性能.本文工作为各种多分类孪生支持向量机之间建立了联系比较,使得初学者能够快速理解不同多分类孪生支持向量机之间的本质区别,也对实际应用中选取合适的多分类孪生支持向量机起到一定的指导作用. 相似文献
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基于相关向量机的机器学习算法研究与应用 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍一种新的机器学习方法——相关向量机(Relevance Vector Machine)。相关向量机是一种新的基于贝叶斯统计学习理论的学习方法,与支持向量机(Support Vector Machine)的相比,可以有概率型输出、更稀疏和核函数选择更自由等优点。详细论述相关向量机的研究现况、理论基础及算法思想,并通过仿真实验说明该方法曲有效性,最后展望相关向量机的研究发展趋势,且提出相关向量机中仍需解决的关键问题。 相似文献
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当支持向量机中存在相互混叠的海量训练样本时,不但支持向量求取困难,且支持向量数目巨大,这两个问题已成为限制其应用的瓶颈问题。该文通过对支持向量几何意义的分析,首先研究了支持向量的分布特性,并提出了基于几何分析的支持向量机快速算法,该算法首先从训练样本中选择出部分近邻向量,然后在进行混叠度分析的基础上,选择真实的边界向量样本子空间用来代替全部训练集,这样既大大减少了训练样本数目,同时去除了混叠严重的奇异样本的影响,并大大减少了支持向量的数目。实验结果表明:该算法在不影响分类性能的条件下,可以加快支持向量机的训练速度和分类速度。 相似文献
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孪生支持向量机(Twin Support Vector Machine,TWSVM)是在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的基础上发展而来的一种新的机器学习方法。作为一种二分类的分类器,其基本思想为寻找两个超平面,使得每一个分类面靠近本类样本点而远离另一类样本点。作为一种新兴的机器学习方法,孪生支持向量机自提出以来便引起了国内外学者的广泛关注,已经成为机器学习领域的研究热点。对孪生支持向量机的最新研究进展进行综述,首先介绍了孪生支持向量机的基本概念与基本模型;然后对近几年来新型的孪生支持向量机模型与研究进展进行了总结,并对其代表算法进行了优缺点分析和实验比较;最后对将来的研究工作进行了展望。 相似文献
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一种新颖隶属度函数的模糊支持向量机 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的支持向量机(SVM)训练含有外部点或噪音数据时,容易产生过拟合(over-fitting)。通过模糊隶属度函数来降低外部点或被污染数据的选择。本文提出了一种新的核隶属度函数,这种新的隶属度函数不仅依赖于每个样本点到类型中心的距离,还依赖于该样本点最邻近的K个其他样本点的距离。实验结果表明了具有该隶属度函数的模糊支持向量机的有效性。 相似文献
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采用模糊支持向量机时,隶属度函数的设计是整个算法的关键。详细阐述了已存在的隶属度函数,重点分析了目前应用较广的紧密度模糊支持向量机,针对紧密度模糊支持向量机的不足,提出了一种扩展的紧密度模糊支持向量机,并将其应用到文本分类领域。实验结果表明,与传统模糊支持向量机相比,该算法分类性能更好,抗噪能力更强。 相似文献