支撑向量回归机的一种光滑化方法

摘要：

提出了一种新的支撑向量回归机(SVR)的光滑化方法,克服了已有SVR算法收敛速度慢且计算结构复杂的缺点.首先利用KKT条件,将SVR转化为不可微优化问题,再用调节熵函数构造出SVR问题的光滑一致逼近,然后利用现有无约束光滑优化的程序化算法求解.该算法对初始点不敏感,且收敛速度快、数值稳定.理论分析和数值实验结果表明模型和算法的可行性和有效性.

关键词： 支撑向量回归 凸二次规划 调节熵函数 光滑优化

作者: 王若鹏 卓泽强

作者单位: 北京石油化工学院数理部,北京,102617

会议类型: 国内会议

会议名称: 第八届中国青年运筹信息管理学者大会

会议地点: 广西桂林

会议语种:中文

页码: 602-611

在线出版日期: 2006-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）