模糊最小二乘支持向量机回归研究及应用

• 作者: 孙政 潘丰
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 最小二乘支持向量机回归 数据域描述 谷氨酸发酵
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 软件技术 算法
• 页码范围: 105-108
• 页数: 4页
• 字数: 2572字
• 语种: 中文

摘要

针对传统支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感，导致建模精度不高的问题，将模糊集理论引入到最小二乘支持向量机回归中，建立一种基于数据域描述的模糊最小二乘支持向量机回归的数学模型，该方法将样本映射到高维空间，在高维空间中寻找最小包含超球，然后根据样本到超球心的距离确定模糊隶属度的大小，通过仿真实验验证，该算法提高了支持向量机回归的训练精度，将此模型应用于谷氨酸发酵过程菌体浓度预测，结果表明此方法的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘丰	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	203	1133	16.0	23.0
2	孙政	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	2	1	1.0	1.0