基于一类分类的线性规划支持向量回归算法

• 作者: 刘小菲 孙德山 赵君 郑平 高采葵
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 一类分类 支持向量机 回归算法 核函数
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 230-232,243
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2944字
• 语种: 中文

摘要

根据一类分类思想,提出一种基于线性规划的支持向量回归算法,该算法揭示了一类分类和回归之间的关系.实验在一个正弦函数、一个混沌时间序列和一个实际的数据上进行.实验结果表明,所给算法的泛化性能优于标准的支持向量回归算法(ε-SVR)、线性规划支持向量回归算法(LP-SVR)和最小二乘支持向量回归算法(LS-SVR),实验结果也说明了所给算法的有效性和可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙德山	辽宁师范大学数学学院	66	560	13.0	21.0
2	郑平	辽宁师范大学数学学院	2	8	2.0	2.0
3	刘小菲	辽宁师范大学数学学院	2	8	2.0	2.0
4	高采葵	辽宁师范大学数学学院	2	8	2.0	2.0
5	赵君	辽宁师范大学数学学院	3	9	2.0	3.0