基于貝葉斯框架的加權(quán)LS-SVM及其學(xué)習(xí)算法
2010-01-09 |
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資料介紹
為了提高最小二乘支持向量機(jī)的魯棒性,介紹了加權(quán)最小二乘支持向量機(jī),給出了確
定加權(quán)向量的一般方法。并介紹了基于貝葉斯框架的加權(quán)LS-SVM參數(shù)的優(yōu)化方法,利用它建立了加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)。最后用一個(gè)仿真實(shí)例來說明所提出的支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)性能,比標(biāo)準(zhǔn)LS-SVM具有更好的魯棒性。
定加權(quán)向量的一般方法。并介紹了基于貝葉斯框架的加權(quán)LS-SVM參數(shù)的優(yōu)化方法,利用它建立了加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)。最后用一個(gè)仿真實(shí)例來說明所提出的支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)性能,比標(biāo)準(zhǔn)LS-SVM具有更好的魯棒性。
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