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标准支持向量回归问题中，噪声较大的时段将包含较多的支持向量。提出一种时间窗内ε可调的支持向量回归方法，根据各时间窗的支持向量的比例动态调整ε，能够处理噪声时变的回归问题。并给出一种ε调整时的在线训练算法，避免重复求解凸规划问题。实例表明该方法的泛化能力和拟合精度较标准支持向量回归为优。
一种ε可调的在线支持向量回归及其训练算法
【摘 要】
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标准支持向量回归问题中，噪声较大的时段将包含较多的支持向量。提出一种时间窗内ε可调的支持向量回归方法，根据各时间窗的支持向量的比例动态调整ε，能够处理噪声时变的回归问
【机 构】
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东南大学自动化研究所
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2007年25期
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