| 基于线性规划的回归支撑向量机 |
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| 引用本文： | 谢宏,魏江平,刘鹤立.基于线性规划的回归支撑向量机[J].上海海事大学学报,2006,27(1):49-52. |
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| 作者姓名： | 谢宏 魏江平 刘鹤立 |
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| 作者单位： | 1. 上海海事大学,信息工程学院,上海,200135
2. 江苏信息职业技术学院,计算机工程系,江苏,无锡,214061 |
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| 基金项目： | 上海市重点学科建设项目;上海海事大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 在结构风险中采用l∞-范数来控制模型复杂性的基础上,提出基于线性规划的支撑向量机,并通过求解对偶规划来提高单纯形学习算法的计算速度.数值试验结果表明,此类支撑向量机的学习效果与经典的支撑向量机的学习效果相似,当学习样本个数增加时线性规划支持向量机的学习时间增加的要少得多,但是支撑向量个数比较多.
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| 关 键 词： | 统计学习理论 VC维数 支撑向量机(SVM) 线性规划 |
| 文章编号： | 1672-9498（2006）01-0049-04 |
| 收稿时间： | 2004-07-11 |
| 修稿时间： | 2005-12-06 |
Linear programming based regressive support vector machine |
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| XIE Hong,WEI Jiangping,LIU Heli.Linear programming based regressive support vector machine[J].Journal of Shanghai Maritime University,2006,27(1):49-52. |
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| Authors: | XIE Hong WEI Jiangping LIU Heli |
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| Institution: | 1. Information Eng. College, Shanghai Maritime Univ., Shanghai 200135 ,China; 2. Dept. of Computer Eng., Jiangsu College of Information Tech., Wuxi Jiangsu 214061, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | statistical learning theory VC dimension support vector machines(SVM) linear programming |
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