一种鲁棒回归支持向量机及其学习算法

• 作者: 张浩然 张长江 汪晓东
• 来源期刊: 南京理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 结构风险最小化 支持向量机 鲁棒损失函数 局部梯度法
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 页码范围: 311-314
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 2415字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-9830.2006.03.015

摘要

为了提高支持向量机的泛化能力,给出了一个鲁棒损失函数,利用它建立了鲁棒支持向量机,并利用对偶原理推导出其对偶优化问题的形式,在此基础上设计了局部梯度算法,在这种算法中每次迭代只改变两个优化变量的值.随后分析了算法的收敛性条件,给出了学习步长的选择依据,最后用一个仿真实例来说明所提出的支持向量机的学习性能,比标准支持向量机具有更好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪晓东	浙江师范大学信息科学与工程学院	62	1198	16.0	33.0
2	张长江	浙江师范大学信息科学与工程学院	58	423	13.0	17.0
3	张浩然	浙江师范大学信息科学与工程学院	46	819	13.0	28.0