计算机辅助工程
計算機輔助工程
계산궤보조공정
COMPUTER AIDED ENGINEERING
2007年
1期
38-43
,共6页
统计学习理论%VC维数%支持向量机%线性规划
統計學習理論%VC維數%支持嚮量機%線性規劃
통계학습이론%VC유수%지지향량궤%선성규화
针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在分类问题上的运用,分析在结构风险中采用一般范数控制模型的复杂性问题,提出基于l1-范数和l∞-范数的两种线性规划支持向量机,包括线性支持向量机和非线性支持向量机.采用模拟数据对4种支持向量机进行数值试验,其中有3种是线性规划支持向量机(包括提出的两种支持向量机)和经典的二次规划支持向量机.实验结果表明,对线性支持向量机中3种支持向量机计算的模型参数均与理论值接近;对非线性支持向量机情形中l1-范数支持向量机具有最少的支持向量和较好的学习效果.
針對支持嚮量機(Support Vector Machine,SVM)在分類問題上的運用,分析在結構風險中採用一般範數控製模型的複雜性問題,提齣基于l1-範數和l∞-範數的兩種線性規劃支持嚮量機,包括線性支持嚮量機和非線性支持嚮量機.採用模擬數據對4種支持嚮量機進行數值試驗,其中有3種是線性規劃支持嚮量機(包括提齣的兩種支持嚮量機)和經典的二次規劃支持嚮量機.實驗結果錶明,對線性支持嚮量機中3種支持嚮量機計算的模型參數均與理論值接近;對非線性支持嚮量機情形中l1-範數支持嚮量機具有最少的支持嚮量和較好的學習效果.
침대지지향량궤(Support Vector Machine,SVM)재분류문제상적운용,분석재결구풍험중채용일반범수공제모형적복잡성문제,제출기우l1-범수화l∞-범수적량충선성규화지지향량궤,포괄선성지지향량궤화비선성지지향량궤.채용모의수거대4충지지향량궤진행수치시험,기중유3충시선성규화지지향량궤(포괄제출적량충지지향량궤)화경전적이차규화지지향량궤.실험결과표명,대선성지지향량궤중3충지지향량궤계산적모형삼수균여이론치접근;대비선성지지향량궤정형중l1-범수지지향량궤구유최소적지지향량화교호적학습효과.
