固定尺度最小二乘支持向量机

摘要：

针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)在进行回归预测时存在的稀疏性缺陷问题,采用固定尺度最小二乘支持向量机,即固定支持向量数量进行改进.仿真结果表明:固定尺度最小二乘支持向量机在训练各种样本数据集时,有效地避开了LS-SVM中的稀疏性问题,且训练速度快,同时具有良好的预测精度.

关键词：最小二乘支持向量机、固定尺度、稀疏性、回归估计、二次Renyi熵

所属期刊栏目：32

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2006-08-16（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：772-775