最小二乘Littlewood-Paley小波支持向量机

• 作者: 武方方 赵银亮
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 支持向量机 核函数 支持向量核函数 Littlewood-Paley小波 LS-LPWSVM
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 604-609
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2005.05.018

摘要

基于小波分解理论和支持向量机核函数的条件,提出了一种多维允许支持向量核函数-Littlewood-Paley小波核函数.该核函数不仅具有平移正交性,而且可以以其正交性逼近二次可积空间上的任意曲线,从而提升了支持向量机的泛化性能.在Littlewood-Paley小波函数作为支持向量核函数的基础上,提出了最小二乘Littlewood-Paley小波支持向量机(LS-LPWSVM).实验结果表明,LS-LPWSVM在同等条件下比最小二乘支持向量机的学习精度要高,因而更适用于复杂函数的学习问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵银亮	西安交通大学新型计算机研究所	52	517	12.0	21.0
2	武方方	西安交通大学新型计算机研究所	6	109	5.0	6.0