| 基于贝叶斯框架的加权LS-SVM及其学习算法 |
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| 引用本文： | 梁筱斌,罗飞,许玉格,周辉.基于贝叶斯框架的加权LS-SVM及其学习算法[J].微计算机信息,2009,25(18). |
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| 作者姓名： | 梁筱斌 罗飞 许玉格 周辉 |
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| 作者单位： | 华南理工大学自动化科学与工程学院,广东广州,510641
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| 摘 要： | 为了提高最小二乘支持向量机的鲁棒性,介绍了加权最小二乘支持向量机,给出了确定加权向量的一般方法.并介绍了基于贝叶斯框架的加权LS-SVM参数的优化方法,利用它建立了加权最小二乘支持向量机.最后用一个仿真实例来说明所提出的支持向量机的学习性能,比标准LS-SVM具有更好的鲁棒性.
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| 关 键 词： | 结构风险最小化 加权最小二乘支持向量机 贝叶斯框架 鲁棒性 |
Bayesian Framework Based Weighted LS-SVM and Its Learning Algorithm |
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| LIANG Xiao-bin,LUO Fei,XU Yu-ge,ZHOU Hui.Bayesian Framework Based Weighted LS-SVM and Its Learning Algorithm[J].Control & Automation,2009,25(18). |
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| Authors: | LIANG Xiao-bin LUO Fei XU Yu-ge ZHOU Hui |
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