【摘 要】
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该文在分析了支持向量机的基本理论和基本性质的基础上,针对目前在支持向量机算法研究中国归支持向量机实现算法较薄弱这个问题,提出了回归支持向量机在线和离线学习算法,最
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该文在分析了支持向量机的基本理论和基本性质的基础上,针对目前在支持向量机算法研究中国归支持向量机实现算法较薄弱这个问题,提出了回归支持向量机在线和离线学习算法,最后用支持向量机来系统建模.该文的主要工作如下:1.为了加快支持向量机的学习速度,设计了标准支持向量机的改进序列优化(SMO)算法,并计论了算法中的设计参数选择问题.2.为了简化支持向量机的学习算法,该文对标准支持向量机作改动,提出了一种回归Lagrange支持向量机,它具有比标准支持向量机更简洁的对偶表达方式,随后设计了一个多变量更新算法来求解对偶问题中的非负二次型规划问题.3.为了提高支持向量机的鲁棒性,该文给出了一种具有鲁棒损失函数的变异支持向量机,并推导出其对偶优化问题的表达形式,在此基础上设计了局部梯度算法,并分析了算法的收敛性条件,给出了学习步长的选择依据,最后用一个仿真实例来说明所提出的支持向量机比标准支持向量机具有更好的学习性能.4.为了解决在线学习问题,该文设计了支持向量机的在线学习算法,5.探讨了基于支持向量机的系统建模问题.
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