【摘 要】
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针对最小二乘支持向量回归机的解存在缺乏稀疏性的缺陷,并结合支持向量分类机选择支持向量的特点,提出了薄壁管算法。通过样本的学习误差构造一个中空的有穷厚壁的管即薄壁管
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针对最小二乘支持向量回归机的解存在缺乏稀疏性的缺陷,并结合支持向量分类机选择支持向量的特点,提出了薄壁管算法。通过样本的学习误差构造一个中空的有穷厚壁的管即薄壁管,把支持向量压缩到管壁当中,以克服传统的剪枝算法由于构造无穷厚壁管而无法抑制系统中奇异点的缺陷。与已有的拥有无穷厚壁的剪枝算法相比,薄壁管算法不仅能大大减少最小二乘支持向量回归机的支持向量数目和缩短预测时间,而且能成功抑制系统中存在的奇异点,提高最小二乘支持向量回归机的预测精确度。仿真实例验证了薄壁管法的有效性。
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