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SVM的损失函数可以保证分类结果的高置信度,但同时是一个无界的凸函数,导致受噪声的影响较大。为了提高SVM在噪声环境下的分类效果,提出使用结合了pinball和LS损失函数的ML loss来降低对噪声的敏感性,将其应用到SVM中得到MLSVM模型。根据LS损失函数具有结构风险最小化的特性和等式约束来简化求解过程,然后使用pinball损失函数根据分类样本之间的最大分位数距离来确定分类超平面,再使用拉格朗日函数等方法求解MLSVM的目标函数和分类超平面。在数据集上的实验表明,相比于hinge SVM等模型,MLSVM可以降低对数据中噪声的敏感性,提升对含噪数据的分类性能。 相似文献
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针对空时分组编码(STBC)发射分集的多天线正交频分复用(OFDM)系统,文章提出一种新的、低复杂度的信道估计方法——正交一线性估计。该方法利用空时分组编码的复正交特性,将多个收发天线对的信道分离与估计问题简化为一线性变换问题,然后基于最小二乘准则(Least—Square),完成信道估计器的设计。理论分析和仿真结果表明,和已有的LS信道估计方法相比,该方法能提供3dB性能改善。 相似文献