探测与控制学报
探測與控製學報
탐측여공제학보
JOURNAL OF DETECTION & CONTROL
2011年
6期
14-21,26
,共9页
最小二乘支持向量回归机%鲁棒性%稀疏性%鲁棒"3σ"准则%留一误差%减量学习
最小二乘支持嚮量迴歸機%魯棒性%稀疏性%魯棒"3σ"準則%留一誤差%減量學習
최소이승지지향량회귀궤%로봉성%희소성%로봉"3σ"준칙%류일오차%감량학습
针对最小二乘支持向量回归机缺乏鲁棒性和稀疏性,提出采用自下而上的学习方式和循环逐一删除样本框架的鲁棒稀疏算法.为增强鲁棒性,采用基于留一误差的鲁棒“3σ”准则检测并删除异常样本.为提高稀疏性,采用基于最小绝对留一误差的剪枝策略删除不重要样本.为降低计算量,采用快速留一误差和减量学习更新模型.实验结果表明:新算法有较强的鲁棒性,同时在模型泛化性能略有下降的情况下,支持向量数目大幅减少.
針對最小二乘支持嚮量迴歸機缺乏魯棒性和稀疏性,提齣採用自下而上的學習方式和循環逐一刪除樣本框架的魯棒稀疏算法.為增彊魯棒性,採用基于留一誤差的魯棒“3σ”準則檢測併刪除異常樣本.為提高稀疏性,採用基于最小絕對留一誤差的剪枝策略刪除不重要樣本.為降低計算量,採用快速留一誤差和減量學習更新模型.實驗結果錶明:新算法有較彊的魯棒性,同時在模型汎化性能略有下降的情況下,支持嚮量數目大幅減少.
침대최소이승지지향량회귀궤결핍로봉성화희소성,제출채용자하이상적학습방식화순배축일산제양본광가적로봉희소산법.위증강로봉성,채용기우류일오차적로봉“3σ”준칙검측병산제이상양본.위제고희소성,채용기우최소절대류일오차적전지책략산제불중요양본.위강저계산량,채용쾌속류일오차화감량학습경신모형.실험결과표명:신산법유교강적로봉성,동시재모형범화성능략유하강적정황하,지지향량수목대폭감소.
