一种数据域描述的加权支持向量回归算法

摘要：

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.

关键词：支持向量回归、数据域描述、加权系数

所属期刊栏目：45

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金the National Natural Seience Foundation of China under Grant 60875034;高校博士点基金the China Special-ized Resarch Fund for the Doctoral Program of Higher Education under Grant 20060613007

在线出版日期：2010-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：24-27