【摘 要】
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为了改善支持向量回归机的性能,提出一种利用多核学习解决回归问题的算法（NS-MKR）。算法对基本核函数的组合系数施加了Lp范数的约束（p〉1）,以得到组合系数的非稀疏解,并采用了两
【机 构】
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武汉大学计算机学院,桂林航天工业学院广西高校机器人与焊接技术重点实验室培育基地,武汉大学软件工程国家重点实验室
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为了改善支持向量回归机的性能,提出一种利用多核学习解决回归问题的算法（NS-MKR）。算法对基本核函数的组合系数施加了Lp范数的约束（p〉1）,以得到组合系数的非稀疏解,并采用了两步优化方法,首先求解基于加权组合核的标准支持向量回归问题,用于学习拉格朗日乘子,然后采用简单的计算,求得基本核函数的组合系数,这2个步骤交替进行,直到满足事先定义的收敛准则。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,相对于传统的单核和稀疏多核支持向量回归方法,提出的算法有更好的泛化性能。
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