基于最小二乘支持向量机的函数型数据回归分析

• 作者: 孟银凤 梁吉业
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 函数型数据 最小二乘支持向量机 再生核 部分函数线性模型
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 1124-1130
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6003字
• 语种: 中文

摘要

部分函数线性模型是用于处理输入变量包含函数型和数值型两种数据类型而输出变量为数值的一类回归机。为提高该模型的预测精度，基于函数系数在再生核Hilbert空间上的表示，得到模型的结构化表示，将函数系数的估计转化为参数向量的估计问题，并运用最小二乘支持向量机方法得到参数估计形式。实验表明，文中算法对数值型数据的向量系数的估计与其他参数估计方法性能相近，但对函数型数据的函数系数的估计更加准确稳健，有助于确保学习机的预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁吉业	山西大学计算机与信息技术学院	114	1486	21.0	34.0
3	孟银凤	山西大学计算机与信息技术学院	10	41	4.0	6.0