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《华东师范大学》 2012年
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基于多类损失函数的SVR算法的比较研究

朱梅  
【摘要】:支持向量机(Support Vector Machine, SVM)是Vapnik等人于20世纪90年代初提出的一种基于统计学习理论与结构风险最小化原则的新型学习机器。由于其具有优越的学习能力,能够较好地解决小样本、非线性、高维数等实际问题,在国内外学术界已日益受到广泛的重视,在模式识别、函数估计、预测建模等方面都得到越来越多的应用。 支持向量机(SVM)在引入损失函数下被用来解决回归问题从而被称为支持向量回归机(SVR)。比较常见的损失函数有ε-不敏感损失函数、高斯损失函数、鲁棒损失函数和拉普拉斯损失函数。基于ε-不敏感损失函数的SVR算法的理论和实际应用都比较成熟,而基于高斯损失函数,鲁棒损失函数或拉普拉斯损失函数的SVR算法理论仍需进一步完善。 本文借鉴e-不敏感损失函数的SVR算法理论,借助拉格朗日对偶理论分别推导出了其他三种损失函数下的SVR算法,并将SVR算法与时间序列分析方法中的AR模型算法组合,通过实际数据分析比较基于各种不同损失函数的SVR算法的有效性。数值试验中我们重点讨论了SVR算法中各个参数的选取。本文中所用到的参数选取方法可为进一步研究提供参考。 最后本文在实验数据的分析比较下给出了总结和展望。
【学位授予单位】:华东师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP18

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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3 张浩然;汪晓东;张长江;;一种鲁棒回归支持向量机及其学习算法[J];南京理工大学学报(自然科学版);2006年03期
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中国硕士学位论文全文数据库 前3条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 李衍超;张婷婷;刁小燕;朱熀秋;;支持向量机在无轴承同步磁阻电机解耦控制中的应用[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 赵琪;我国国有企业人力资源优化配置研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 邹本旭;中国休闲体育俱乐部指导员胜任特征模型研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
6 赵昕;海洋灾害补偿基金设计研究[D];中国海洋大学;2010年
7 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
8 王晓明;基于统计学习的模式识别几个问题及其应用研究[D];江南大学;2010年
9 李先锋;基于特征优化和多特征融合的杂草识别方法研究[D];江苏大学;2010年
10 刘卫红;垃圾邮件检测与过滤关键技术研究[D];华南理工大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 王丽;服装制造业农民工生活质量研究[D];华中农业大学;2010年
2 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
3 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
4 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
5 吴彦;煤炭资源型城市竞争力比较研究[D];山东科技大学;2010年
6 安文娟;Fisher和支持向量综合分类器[D];辽宁师范大学;2010年
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10 辛保兵;既有预应力混凝土梁桥剩余承载力评估方法研究[D];郑州大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 吴涛;核函数的性质、方法及其在障碍检测中的应用[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 赵莹;支持向量机中高斯核函数的研究[D];华东师范大学;2007年
【相似文献】
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10 朱梅;基于多类损失函数的SVR算法的比较研究[D];华东师范大学;2012年
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