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针对支持向量回归中由于噪声和孤立点带来的过拟合问题,提出了一种基于支持向量数据域描述的加权系数函数模型,根据样本到特征空间最小包含超球球心的距离来确定其加权系数。将提出的加权系数模型用于加权支持向量回归中,一维数据集仿真表明,提出的模型可以有效减小回归误差,提高支持向量回归算法的抗噪声能力。
一种数据域描述的加权支持向量回归算法
【摘 要】
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针对支持向量回归中由于噪声和孤立点带来的过拟合问题,提出了一种基于支持向量数据域描述的加权系数函数模型,根据样本到特征空间最小包含超球球心的距离来确定其加权系数。
【机 构】
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西南交通大学经济管理学院,西南交通大学智能控制开发中心
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2009年35期
【基金项目】
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国家自然科学基金（the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60875034）,高校博士点基金（the China Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education under Grant No.20060613007）.
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