华东理工大学学报：社会科学版
華東理工大學學報：社會科學版
화동리공대학학보：사회과학판
SOCIAL SCIENCES JOURNAL OF ECUST
2006年
7期
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金晶 王行愚 罗先国 王蓓
金晶 王行愚 囉先國 王蓓
금정 왕행우 라선국 왕배
回归支持向量机 粒子群优化算法 ε不敏感损失函数 格点搜索
迴歸支持嚮量機 粒子群優化算法 ε不敏感損失函數 格點搜索
회귀지지향량궤 입자군우화산법 ε불민감손실함수 격점수색
regression support vector machine; particle swarm optimization; ε-non-sensitive loss function; latticework searching;
回归支持向量机的ε不敏感损失函数的参数寻优是一个重要的问题,它与支持向量机的行为特性有紧密关系。本文给出了一种基于粒子群优化算法的、对ε不敏感损失函数的ε参数寻优的方法,仿真结果表明:采用基于粒子群优化算法的寻优方法寻找ε参数,需要重复训练回归支持向量机模型的次数明显小于格点搜索方法,节省了大量的时间并且能找到较优的ε值。
迴歸支持嚮量機的ε不敏感損失函數的參數尋優是一箇重要的問題,它與支持嚮量機的行為特性有緊密關繫。本文給齣瞭一種基于粒子群優化算法的、對ε不敏感損失函數的ε參數尋優的方法,倣真結果錶明:採用基于粒子群優化算法的尋優方法尋找ε參數,需要重複訓練迴歸支持嚮量機模型的次數明顯小于格點搜索方法,節省瞭大量的時間併且能找到較優的ε值。
회귀지지향량궤적ε불민감손실함수적삼수심우시일개중요적문제,타여지지향량궤적행위특성유긴밀관계。본문급출료일충기우입자군우화산법적、대ε불민감손실함수적ε삼수심우적방법,방진결과표명:채용기우입자군우화산법적심우방법심조ε삼수,수요중복훈련회귀지지향량궤모형적차수명현소우격점수색방법,절성료대량적시간병차능조도교우적ε치。
It is an important problem to find the optimized parameter of ε-non-sensitive loss function,because it is closely related with the behavior of support vector machine.A method is put forward to find the better ε of the ε-non-sensitive loss function based on the particle swarm optimization.The simulation result shows the regression support vector machines take far fewer times than using the way of latticework searching to get the desired result the efficience is improved greatly and optimal ε is obtained.
