最小二乘隐空间支持向量机

摘要：

在隐空间中采用最小二乘损失函数,提出了最小二乘隐空间支持向量机(LSHSSVMs).同隐空间支持向量机(HSSVMs)一样,最小二乘隐空间支持向量机不需要核函数满足正定条件,从而扩展了支持向量机核函数的选择范围.由于采用了最小二乘损失函数,最小二乘隐空间支持向量机产生的优化问题为无约束凸二次规划,这比隐空间支持向量机产生的约束凸二次规划更易求解.仿真实验结果表明所提算法在计算时间和推广能力上较隐空间支持向量机存在一定的优势.

关键词：最小二乘隐空间支持向量机、隐空间支持向量机、支持向量机、最小二乘支持向量机、核函数

所属期刊栏目：28

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金60372050,60133010;国家高技术研究发展计划863计划2002AA135080

在线出版日期：2005-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1302-1307