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摘要:
为使r范数SVR更具鲁棒性,深入研究了r范数SVR中参数与输入噪声之间的关系.运用SVR的贝叶斯框架,分别推导出了鲁棒的r范数SVR中参数r与拉斯噪声和均匀噪声之间呈近似的线性反比关系.并结合仿真结果和已有的相关结论,得到了更为一般的结论,即鲁棒的r范数SVR中参数r与输入噪声之间呈近似的线性反比关系.这一结论为输入样本含有分布未知噪声的情况下r范数SVR参数的选择提供了理论依据.
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文献信息
篇名 R-SVR中r与输入噪声间近似线性反比关系
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 支持向量机 支持向量回归机 r范数损失函数
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 70-73
页数 4页 分类号 TP18|TP391
字数 3235字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.02.021
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 王士同 江南大学信息工程学院 528 3424 23.0 37.0
2 朱嘉钢 江南大学信息工程学院 39 160 7.0 10.0
3 周晓剑 江南大学信息工程学院 2 5 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
支持向量回归机
r范数损失函数
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
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