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基于均匀设计的最小二乘支持向量机改进算法

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成果类型:
期刊论文
作者:
向昌盛;周子英;张林峰
作者机构:
[向昌盛] 湖南农业大学东方科技学院
[周子英] 湖南辰溪县进修学校
[张林峰] 湖南农业大学信息科学技术学院
语种:
中文
关键词:
最小二乘支持向量机;参数选择;均匀设计;优化
关键词(英文):
Parameters selection;Uniform design(UD);Optimizing
期刊:
计算机仿真
ISSN:
1006-9348
年:
2011
卷:
28
期:
3
页码:
194-197
基金类别:
湖南省教育厅科学研究资助项目(10C0803);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
信息科学技术学院
东方科技学院
摘要:
针对最小二乘支持向量机模型的参数选取耗时长,容易陷入局部最优而导致过拟合的问题,提出了一种基于均匀设计的将大样本搜索转化为小样本搜索技术的参数寻优方法。把支持向量机算法的每一次训练过程作为一个试验考虑,试验影响因子为算法的参数,运用均匀设计的手段进行方案设计,采用统计的方法对结果进行分析和选择。最后把该方法应用于3个大样本数据集建模中的参数优化,仿真结果表明方法大幅度减小了时间复杂度,较好地解决了最小二乘支持向量机的参数优化问题,同时获得精确的建模效果。
摘要(英文):
The parameters selection in Least Squares Support Vector Machines(LSSVM) takes long time and is easy to fall into local optimum and leads to the ovefitting problem.A new method is proposed based on uniform design,in which the large-scale search is changed into the small-scale search.Each training process the the support vector machine algorithm is considered as a pilot to test the impact factors of the algorithm parameters,then uniform design is used to design parameters,and statistical methods are used to analyze the results and select param...

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