一种基于密度加权的最小二乘支持向量机稀疏化算法

摘要：

针对最小二乘支持向量机失去标准支持向量机稀疏特性的问题,提出了一种基于密度加权的稀疏化算法.首先计算样本的密度信息,对样本估计误差进行密度加权获得该样本对模型的可能贡献度;然后选取具有最大可能贡献度的样本作为支持向量,同时对支持向量样本邻域内的其他样本密度信息进行削减,从而避免相似样本被选中为支持向量;再选择剩余样本中具有最大可能贡献度的样本添加到支持向量集中,直到模型性能满足要求.仿真和实际应用表明,与Suykens提出的标准稀疏化算法相比,所提出的算法能有效剔除冗余支持向量,具有更好的稀疏性和鲁棒性.

关键词：最小二乘支持向量机、密度加权、稀疏化、磨机负荷

所属期刊栏目：43

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家高技术研究发展计划资助项目2006AA04Z180;教育部高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20070698059

在线出版日期：2009-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：11-15