【摘 要】
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缺少稀疏性是最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的主要问题之一,本文针对此问题提出一种LSSVM的最优稀疏化算法.首先,定义了特征空间中样本的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51475337)
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缺少稀疏性是最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)的主要问题之一,本文针对此问题提出一种LSSVM的最优稀疏化算法.首先,定义了特征空间中样本的密度、离散度并进一步导出样本的全局代表指标(global representative indicator,GRI).然后,以样本剪切率和邻域大小为优化变量,以校验样本集的均方根误差(root-mean-square error,RMSE)为目标函数将LSSVM的稀疏化问题转换为带约束的最优化问题;
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