【摘 要】
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基于留一准则的正交前向选择算法（Orthogonal Forward Selection based on Leave-One-Out Criteria,OFS-LOO）是最近提出的一种数据建模方法,它能够产生鲁棒性好的参数可调的核
【机 构】
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华中师范大学计算机科学系湖北武汉430079,中国地质大学数学与物理学院,河北师范大学物理科学与信息工程学院
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基于留一准则的正交前向选择算法（Orthogonal Forward Selection based on Leave-One-Out Criteria,OFS-LOO）是最近提出的一种数据建模方法,它能够产生鲁棒性好的参数可调的核函数回归模型。OFS-LOO采用贪婪算法策略,利用全局优化算法逐项调节每个回归项的参数,逐步地增加模型的项数,减少留一准则函数值。但是OFS-LOO仅保留当前最优解作为新回归项的参数,而忽略当前的选择对以后步骤的影响,破坏了模型的稀疏性。本文在OFS-LOO的框架下提出了一种新
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