改进的v-支持向量回归机的v解路径算法

• 作者: 潘丰 顾斌杰
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 模型选择 v-支持向量回归机 v解路径
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 205-214
• 页数: 10页
• 分类号: TP181
• 字数: 9569字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2016.01.32

摘要

v-支持向量回归机（v-support vector regression，v-SVR）的对偶形式与ε-支持向量回归机的对偶形式相比增加了一个额外的不等式约束，截止目前还没有找到有效且可行的 v-SVR 的 v 解路径算法。针对 Loosli等人提出的 v-SVR 的 v 解路径算法存在路径不可更新的问题，提出了改进的 v-SVR 的 v 解路径算法。该算法基于 v-SVR 的修改形式及 Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件，通过引入新的变量和附加项的策略，能够有效地避免在绝缘增量调整过程中存在的冲突和异常，并最终经过有限次数迭代拟合出整个 v 解路径。理论分析和仿真结果表明，该算法是有效且可行的。

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	顾斌杰	江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室	8	21	2.0	4.0