软件
軟件
연건
SOFT WARE
2012年
6期
1-5
,共5页
人工智能%支撑向量机%相关向量机%稀疏性%稳健性%奇异值
人工智能%支撐嚮量機%相關嚮量機%稀疏性%穩健性%奇異值
인공지능%지탱향량궤%상관향량궤%희소성%은건성%기이치
针对相关向量机的性能易受到奇异值影响的情况,提出了一种增强相关向量机稳健性的方法.其主要思想如下:首先用原始训练数据训练相关向量机；然后,利用某种准则,从原始数据中挑选一些样本,用其预测值代替输出变量值；随后,用改变后的训练样本重新训练相关向量机.这个过程可重复几次.数据试验表明,较之相关向量机和变分稳健相关向量机,新算法对奇异值更加不敏感.
針對相關嚮量機的性能易受到奇異值影響的情況,提齣瞭一種增彊相關嚮量機穩健性的方法.其主要思想如下:首先用原始訓練數據訓練相關嚮量機；然後,利用某種準則,從原始數據中挑選一些樣本,用其預測值代替輸齣變量值；隨後,用改變後的訓練樣本重新訓練相關嚮量機.這箇過程可重複幾次.數據試驗錶明,較之相關嚮量機和變分穩健相關嚮量機,新算法對奇異值更加不敏感.
침대상관향량궤적성능역수도기이치영향적정황,제출료일충증강상관향량궤은건성적방법.기주요사상여하:수선용원시훈련수거훈련상관향량궤；연후,이용모충준칙,종원시수거중도선일사양본,용기예측치대체수출변량치；수후,용개변후적훈련양본중신훈련상관향량궤.저개과정가중복궤차.수거시험표명,교지상관향량궤화변분은건상관향량궤,신산법대기이치경가불민감.
