精确增量式在线v型支持向量回归机学习算法
顾斌杰
潘丰
1.江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡,2141222.江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏无锡,214122
摘要：为了解决v型支持向量回归机(v-support vector regression,v-SVR)对偶问题的目标函数中增加的额外线性项从而导致无法产生有效初始解的问题和在绝缘增量调整过程中可能存在的解路径不可行更新问题,提出了精确增量式在线v-SVR学习算法.首先基于v-SVR的等价形式,利用提前调整,宽松的绝缘增量调整和精确的恢复调整有效地解决了v-SVR对偶问题存在的上述问题.然后分别对算法的可行性和有限收敛性进行了理论分析.最后在四个基准测试数据集上的仿真结果进一步验证了该算法的每一步调整都是可靠的,经过有限次数调整最终收敛到最小化问题的最优解,而且与批处理学习算法相比,随着训练样本的增加,算法在缩短学习时间上的优势显著.
关键词：在线学习v型支持向量回归机机器学习学习算法可行性分析有限收敛性分析
分类号：TP181(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金资助项目(61273131)国家自然科学基金资助项目(61403168)Supported by National Natural Science Foundation of China (61273131)Supported by National Natural Science Foundation of China (61403168)
论文发表日期：2016-01-01
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：13( 466-478 )
英文信息