【摘 要】
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在改进算法的研究中,从大训练样本集中进行样本抽样是构建大样本支持向量回归机的重要手段。根据ε-SVR支持向量分布的特有属性和支持向量逐步回归机算法求解ε-SVR的缺陷,为
【机 构】
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重庆大学自动化学院,重庆师范大学模式分析与信息处理研究所,重庆教育学院计算机与现代教育技术系
【基金项目】
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重庆市科委自然科学基金项目(CSTC,2007BB2231);重庆市教委科学技术研究项目(KJ080809,KJ071502)
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在改进算法的研究中,从大训练样本集中进行样本抽样是构建大样本支持向量回归机的重要手段。根据ε-SVR支持向量分布的特有属性和支持向量逐步回归机算法求解ε-SVR的缺陷,为改善训练时间,优化收敛性,从大训练样本集中抽取的小样本集的ε-SVR超平面出发,通过计算大训练样本集样本点距近似超平面距离d,剔除大训练样本集中在ε≤d≤dmax外的训练样本点,逐步搜索SVs,建立大训练样本集ε-SVR。提出了构建大训练样本集ε-SVR的逐步搜索算法,理论分析和仿真实验验证了搜索算法的收敛性和有效性。
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