基于支持向量机的小样本响应曲面法研究
何桢
崔庆安
1.天津大学,管理学院,天津3000722.天津大学,管理学院,天津300072
摘要：当影响因素和响应输出的关系较为复杂时,应用传统响应曲面法(RSM)、非参数响应曲面法(NPRSM)和人工神经网络(ANN)难以拟合真实的响应曲面,不仅需要大的样本量,而且泛化风险大,不易达到全局最优.将RSM归结为可有限制地主动获取样本的小样本机器学习问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的RSM.以大间隔网格取样,利用SVM拟合过程,对拟合方程寻优确定极值大致区域,再逐步缩小间隔求精.算例研究表明,该方法的拟合与泛化性能优于NPRSM和基于ANN的RSM,能在小样本条件下建立全局性数值模型,寻优可以得到多个极值.
关键词：小样本响应曲面法支持向量机
分类号：F201(国民经济管理)
资助基金：国家自然科学基金(70372062)天津市科技攻关计划(04310881R)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 6-10,27 )
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