原文服务方: 上海海事大学学报       
摘要:
在结构风险中采用l∞-范数来控制模型复杂性的基础上,提出基于线性规划的支撑向量机,并通过求解对偶规划来提高单纯形学习算法的计算速度.数值试验结果表明,此类支撑向量机的学习效果与经典的支撑向量机的学习效果相似,当学习样本个数增加时线性规划支持向量机的学习时间增加的要少得多,但是支撑向量个数比较多.
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文献信息
篇名 基于线性规划的回归支撑向量机
来源期刊 上海海事大学学报 学科
关键词 统计学习理论 VC维数 支撑向量机(SVM) 线性规划
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 信息工程
研究方向 页码范围 49-52
页数 4页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9498.2006.01.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谢宏 上海海事大学信息工程学院 74 842 11.0 27.0
2 魏江平 江苏信息职业技术学院计算机工程系 10 221 5.0 10.0
3 刘鹤立 上海海事大学信息工程学院 3 173 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
统计学习理论
VC维数
支撑向量机(SVM)
线性规划
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
上海海事大学学报
季刊
1672-9498
31-1968/U
大16开
1979-01-01
chi
出版文献量(篇)
1795
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总被引数(次)
13718
论文1v1指导