信息安全国家重点实验室开放基金(20090401)
- 作品数：1 被引量：7H指数：1
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- 迭代重加权最小二乘支持向量机快速算法研究被引量：7
- 2010年
- 迭代重加权(Iteratively Reweighted)方法是提高最小二乘支持向量机(LS-SVM)稳健性的重要手段,但由于涉及到多次加权和重复训练,该方法需要大量运算,无法广泛应用。通过数值推导,获得了求解迭代重加权最小二乘支持向量机(IRLS-SVM)的快速算法,大幅度减少了其运算复杂度。引入了3种经典的加权函数,并在多个仿真数据集和实际数据集上进行实验,证实了IRLS-SVM能获得相当稳健的学习结果,所提出的快速算法也确实能够大幅度减少训练时间。实验结果同时表明,在快速训练算法的框架下,3种不同的权重函数可能要求不同的训练时间。
- 温雯郝志峰邵壮丰
- 关键词：支持向量机稳健性
