SVM-HDMR高维非线性近似模型构造法

• 作者: 孙秦 李亮
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 数学
• 关键词: 近似模型 最小二乘支持向量机(LS-SVM) 切割高维模型表示(Cut-HDMR) 自适应采样
• 年，卷（期）: 2013,（15）
• 页码范围: 6-9
• 页数: 4页
• 分类号: O241.3
• 字数: 4630字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1301-0115

摘要

为了构造高维下的近似模型，将最小二乘支持向量机（LS-SVM）引入切割高维模型表示（Cut-HDMR），提出了SVM-HDMR高维非线性近似模型构造法，给出了相应的自适应采样和模型构造算法。该方法利用Cut-HDMR将高维问题转化为一系列低维问题，用LS-SVM求解这些低维问题。数值算例的测试结果表明该方法具有较好的近似精度，且与传统近似方法相比极大地降低了计算成本，从而更适用于高维工程问题的求解。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙秦	西北工业大学航空学院	219	1668	19.0	30.0
2	李亮	西北工业大学航空学院	49	383	10.0	17.0