【摘 要】
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本文主要研究了多种形式的支持向量回归机(SVRs)和终端学习机(ELMs)以及在多输出回归问题中的应用.全文共分四章.第一章简述了多种形式的SVRs模型和经典的ELM.第二章为了改进
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本文主要研究了多种形式的支持向量回归机(SVRs)和终端学习机(ELMs)以及在多输出回归问题中的应用.全文共分四章.第一章简述了多种形式的SVRs模型和经典的ELM.第二章为了改进正则ELM(RELM)和正则核ELM(RKELM)的非稀疏性,提出了基于ε不敏感损失函数的RELM(ε-RELM)和RKELM(ε-RKELM),并通过实验验证了所提算法的有效性.ε-RELM和ε-RKELM有两方面的优势,一是加快了算法的学习速度;二是提升了回归精度.第三章和第四章分别提出了多输出SVR(M-SVR)和多输出孪生SVR(M-TSVR),它们是单输出SVR和单输出孪生SVR(TSVR)的一个推广和改进.所提方法的最大优势是考虑了不同输出之间的相关性.
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