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鲁棒r-支持向量回归机中参数r 的选择研究
引用本文:朱嘉钢,王士同,杨静宇.鲁棒r-支持向量回归机中参数r 的选择研究[J].控制与决策,2004,19(12):1383-1386.
作者姓名:朱嘉钢  王士同  杨静宇
作者单位:1. 南京理工大学,计算机科学与工程系,江苏,南京,210094;江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214036
2. 江南大学,信息工程学院,江苏,无锡,214036;南京大学,软件新技术国家重点实验室,江苏,南京,210016;中国科学院,软件研究所,计算机科学重点实验室,北京,100080
3. 南京理工大学,计算机科学与工程系,江苏,南京,210094
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60225015),江苏省自然科学基金资助项目(BK2003017),江苏省计算机技术重点实验室开放课题资助项目.
摘    要:为使r-支持向量回归机更具鲁棒性.研究了r-支持向量回归机r-SVR中参数r与输入噪声之间的关系.将r-SVR的优化问题转换成最大后验估计问题.推导出r-SVR后验估计最大化的条件.得出了输入噪声为高斯分布时r-SVR中参数r与σ之间的近似线性反比关系.为已知输入高斯噪声方差σ时合理选择r提供了理论依据.

关 键 词:支持向量机  支持向量回归机  r范数损失函数
文章编号:1001-0920(2004)12-1383-04
修稿时间:2004年1月5日

On the choice of the parameter r in robust r-support vector regression
ZHU Jia-gang.On the choice of the parameter r in robust r-support vector regression[J].Control and Decision,2004,19(12):1383-1386.
Authors:ZHU Jia-gang
Affiliation:ZHU Jia-gang~
Abstract:The dependency relationship between r and the input noise in r-SVR is studied using the idea that SVR can be interpreted into an equivalent MAP problem. The dependency relationships are derived by maximizing the (posteriori) estimation. Accordingly, focus is paid on the case of Gaussian noise, and the linear inverse proportional dependency between r and the variance of Gaussian noise is then derived. Such a dependency relationship is useful to determine the optimal choice for r in r-loss function in the existence of Gaussian noise.
Keywords:support vector machines(SVM)  support vector regression(SVR)  r-loss function
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