%0 Journal Article
%T 基于特征值分解的最大间隔支持向量回归机
%A 陈伟杰
%A 邵元海
%A 叶娅芬
%J 控制与决策
%P 1817-1821
%D 2013
%X 广义特征值中心支持向量回归机(GEPSVR)是一种有效的核回归算法,但其在求解优化问题时易导致奇异性问题.为此,提出一种基于特征值分解的支持向量回归机,简称IGEPSVR.与GEPSVR相比,IGEPSVR的主要优势有:结合最大间隔准则和GEPSVR几何思想给出了新的距离度量准则;在优化模型中引入Tikhonov正则项,克服了可能产生的奇异性问题;IGEPSVR仅需求解两个标准特征值,降低了计算复杂度.实验结果表明,较GEPSVR算法,IGEPSVR不仅提高了学习能力,而且缩短了训练时间.
%K 支持向量回归机
%K 广义特征值中心支持向量机
%K 非平行不敏感函数
%K 特征值分解
%U http://www.kzyjc.net:8080/CN/abstract/abstract12608.shtml