增量式约简最小二乘孪生支持向量回归机

摘要：

为了解决增量式最小二乘孪生支持向量回归机存在构成的核矩阵无法很好地逼近原核矩阵的问题,提出了一种增量式约简最小二乘孪生支持向量回归机(IRLSTSVR)算法.该算法首先利用约简方法,判定核矩阵列向量之间的相关性,筛选出用于构成核矩阵列向量的样本作为支持向量以降低核矩阵中列向量的相关性,使得构成的核矩阵能够更好地逼近原核矩阵,保证解的稀疏性.然后通过分块矩阵求逆引理高效增量更新逆矩阵,进一步缩短了算法的训练时间.最后在基准测试数据集上验证算法的可行性和有效性.实验结果表明,与现有的代表性算法相比,IRLSTSVR算法能够获得稀疏解和更接近离线算法的泛化性能.

关键词：最小二乘、孪生支持向量回归机(TSVR)、约简方法、增量式学习

所属期刊栏目：15

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61773182

在线出版日期：2021-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：553-563