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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4.
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针对递归最小二乘支持向量机的递归性易导致建模中偏微分方程组求解困难的问题,提出用解析法求解偏微分方程组,实现了完整的递归最小二乘支持向量机模型.首先分析了各参数的相关性,然后推导出偏微分方程的解析表达式并求解.仿真实例表明,在动态系统建模中,该模型的性能比常用的串并联模型以及现有不完整递归最小二乘支持向量机模型的精度更高、性能更好.
相似文献6.
最小二乘支持向量机采用最小二乘线性系统代替传统的支持向量即采用二次规划方法解决模式识别问题,能够有效地减少计算的复杂性.但最小二乘支持向量机失去了对支持向量的稀疏性.文中提出了一种基于边界近邻的最小二乘支持向量机,采用寻找边界近邻的方法对训练样本进行修剪,以减少了支持向量的数目.将边界近邻最小二乘支持向量机用来解决由1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类问题,有效地克服了用1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类器训练速度慢、计算资源需求比较大、存在拒分区域等缺点.实验结果表明,采用边界近邻最小二乘支持向量机分类器,识别精度和识别速度都得到了提高. 相似文献
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介绍并比较了支持向量机分类器和最小二乘支持向量机分类器的算法,提出了基于支持向量机的二叉树多分类变压器故障诊断模型.将标准支持向量机(C-SVM)分类器和最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器分别用于变压器故障诊断,通过网格搜索和交叉验证法取得支持向量机的参数,准确率较高.试验结果表明,支持向量机和最小二乘支持向量机在变压器故障诊断中具有很大的应用潜力. 相似文献
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最小二乘支持向量机采用最小二乘线性系统代替传统的支持向量即采用二次规划方法解决模式识别问题,能够有效地减少计算的复杂性。但最小二乘支持向量机失去了对支持向量的稀疏性。文中提出了一种基于边界近邻的最小二乘支持向量机,采用寻找边界近邻的方法对训练样本进行修剪,以减少了支持向量的数目。将边界近邻最小二乘支持向量机用来解决由1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类问题,有效地克服了用1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类器训练速度慢、计算资源需求比较大、存在拒分区域等缺点。实验结果表明,采用边界近邻最小二乘支持向量机分类器,识别精度和识别速度都得到了提高。 相似文献
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针对非线性过程预测控制的模型预测和滚动优化问题,提出一种蚁群算法滚动优化的最小二乘支持向量机(LS-SVM)新型预测控制器.该控制器以建模简单,精度高的LS-SVM作为预测模型,蚁群算法作为滚动优化策略,避免了滚动优化中复杂的梯度计算.仿真研究表明,该控制器具有良好的非线性控制效果.
相似文献12.
一种稀疏最小二乘支持向量分类机 总被引:1,自引:0,他引:1
一般的支持向量分类机需要求解二次规划问题,最小二乘支持向量机只需求解一个线性方程组,但其缺乏稀疏性.为了改进最小二乘支持向量分类机,本文结合中心距离比值及增量学习的思想提出一种基于预选、筛选支持向量的稀疏最小二乘支持向量机.该方法既能弥补最小二乘向量机的稀疏性,减少计算机的存储量和计算量,加快最小二乘支持向量机的训练速度和决策速度,又能对非均衡训练数据造成的分类面的偏移进行纠正,还不影响最小二乘支持向量机的分类能力.3组实验结果也证实了这一点. 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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许多模式分类方法比如支持向量机和L2核分类器等都会利用核方法并转化为二次规划问题进行求解,而计算核矩阵需要O(m2)的空间复杂度,求解QP问题则需要O(m3)的时间复杂度,这就使得此类方法在大样本数据上的学习性能非常低下。对此,首次提出了相似度差支持向量机算法DSSVM。算法旨在寻求样本与某类相似度的一个最佳线性表示,并从线性表示的稀疏性以及相似度差意义上的间隔最大化角度构造了新的最优化问题。同时,证明了该算法等价于中心约束型最小包含球问题,这样就可以通过引入最小包含球的快速学习理论将相似度差支持向量机扩展为相似度差核支持向量机DSCVM,从而较好地解决了大规模数据集的分类问题。实验证明了相似度差支持向量机和相似度差核支持向量机的有效性。 相似文献
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为了克服传统支持向量机训练速度慢、计算资源需求大等缺点,本文应用最小二乘支持向量机算法来解决分类问题。同时,本文指出了决策导向循环图算法的缺陷,采用自适应导向循环图思想来实现多类问题的分类。为了提高样本的学习速度,本文还将序贯最小优化算法与最小二乘支持向量机相结合,最终形成了ADAGLSSVM算法。考虑到最小二
乘支持向量机算法失去了支持向量的稀疏性,本文对支持向量作了修剪。实验结果表明,修剪后,分类器的识别精度和识别速度都得到了提高。 相似文献
乘支持向量机算法失去了支持向量的稀疏性,本文对支持向量作了修剪。实验结果表明,修剪后,分类器的识别精度和识别速度都得到了提高。 相似文献
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