浅谈RVM核函数优化算法比较

• 作者: 张丹丹
• 来源期刊: 大科技
• 学科: 地球科学
• 关键词: 相关向量机 核函数 优化算法
• 年，卷（期）: 2016,（20）
• 所属期刊栏目: 研究园地
• 页码范围: 306
• 页数: 1页
• 分类号: P332.8
• 字数: 1783字
• 语种: 中文

摘要

相关向量机(RVM)预测模型是在2000年Tipped博士首次提出的基于贝叶斯框架构建学习机的一种概率稀疏模型,而且RVM还能处理回归以及分类问题.本文总结了相关向量机的基本原理及主要应用领域,并详细阐述了三种相关向量机核函数的优化模型,而且说明了每一种RVM核函数优化算法的优点以及缺点,并作出比较.希望对研究者今后的研究有所启发,以促进该领域的发展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张丹丹	中国民航大学电子信息与自动化学院	4	5	1.0	2.0