线性规划支持向量机

摘要：

通过对统计学习理论中的支持向量回归问题,特别是结构风险问题和ε-不敏感函数的分析,得到了一种新的支持向量回归算法.新算法将传统的支持向量回归问题中的二次优化问题改进为线性规划问题,这一改进大大降低了求解的复杂度,其训练时间快了至少一个数量级以上.最后对人工和实际的样本进行了试验,结果说明了线性规划支持向量回归能较好地逼近被估计函数,且计算复杂度明显降低.

关键词：统计学习理论、结构风险、支持向量回归、线性规划

所属期刊栏目：12

分类号：O24(计算数学)

资助基金：上海市重点学科建设项目;国家高技术研究发展计划863计划2002AA234021

在线出版日期：2007-01-15（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：576-580,587