【摘 要】
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SVR(支持向量回归)是一种具有较强稳健性的小样本学习方法,它可有效避免"维数灾难",并被引入到全局优化中。然而现有的基于SVR的全局优化算法存在估值次数多、无法应对高维优化问
【机 构】
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华中科技大学国家CAD支撑软件工程技术研究中心,武汉纺织大学机电学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(50775084,50975107)资助
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SVR(支持向量回归)是一种具有较强稳健性的小样本学习方法,它可有效避免"维数灾难",并被引入到全局优化中。然而现有的基于SVR的全局优化算法存在估值次数多、无法应对高维优化问题等缺点。提出了一种基于增量SVR模型的新的改进全局优化算法DISVR:采用增量SVR方法提高过程响应面的重构效率;采用一种新的增量LHD(Latin Hyper-cube Sampling)方法确保样本集分布均匀;采用DIRECT搜索算法提高全局搜索的稳定性和效率。最后,通过多个测试函数表明,该算法既降低了时间复杂度,也有效减少了
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