模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2008, Vol. 21 Issue (3): 273-279    DOI:
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支持向量回归机的光滑函数研究*
熊金志1,2,胡金莲2,袁华强2,胡天明2,彭宏1
1.华南理工大学 计算机科学与工程学院 广州 510641
2.东莞理工学院 软件学院 东莞 523808
Smoothing Functions for Support Vector Regressions
XIONG Jin-Zhi1,2, HU Jin-Lian2, YUAN Hua-Qiang2, HU Tian-Ming2, PENG Hong1
1.School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology,Guangzhou 5106412.
Software College, Dongguan University of Technology, Dongguan 523808

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摘要 光滑函数能将不光滑模型变为光滑模型,改善支持向量机的回归性能和效率.Lee 等人用一个光滑函数逼近ε-不敏感损失函数的平方,提出ε-不敏感的光滑支持向量回归机模型(ε-SSVR).本文为求ε-不敏感支持向量回归机的新光滑函数,运用插值函数和复合函数的方法,首先求正号函数的光滑逼近,然后将其复合成ε-不敏感损失函数平方的光滑函数,得到一类新的光滑函数.并从理论上证明该类光滑函数的逼近精度比以往的光滑函数高一个数量级.实验结果表明回归效果得到改善,从而为支持向量回归机提供一类新的光滑函数.
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作者相关文章
熊金志
胡金莲
袁华强
胡天明
彭宏
关键词 回归支持向量机(SVM)ε-不敏感损失函数光滑函数    
Abstract:Smoothing functions can transform the unsmooth support vector machines (SVMs) into smooth ones, and thus better regression results are generated. A smoothing function was used by Lee et al. to approximate the square ofε-insensitive loss function, therefore the ε-insensitive smooth support vector regression (ε-SSVR) was proposed. In this paper, using techniques of interpolation function and function composition, a kind of smoothing functions is proposed for ε-insensitive support vector regressions (SVRs). Smooth approximations of the plus function are firstly derived and then applied to approximate the square of the ε-insensitive loss function. Theoretical analysis shows that the approximation accuracy of the proposed smoothing functions is an order of magnitude higher than that of the existing ones. Better regression results are yielded and the new kind of smoothing functions is provided for SVRs.
Key wordsRegression    Support Vector Machine (SVM), ε-Insensitive Loss Function    Smoothing Function   
收稿日期: 2007-05-25     
ZTFLH: TP311  
基金资助:国家自然科学基金资助项目(No.60573029, 60773050)
作者简介: 熊金志,男,1964年生,副教授,硕士,主要研究方向为数据挖掘、最优化方法.E-mail:dgxiongjz@126.com.胡金莲,女,1964年生,副教授,硕士,主要研究方向为数据挖掘、电子工程.袁华强,男,1966年生,教授,主要研究方向为人工智能.胡天明,男,1976年生,博士,主要研究方向为机器学习、模式识别.彭宏,男,1956年生,教授,博士生导师,主要研究方向为智能计算、数据挖掘.
引用本文:   
熊金志,胡金莲,袁华强,胡天明,彭宏. 支持向量回归机的光滑函数研究*[J]. 模式识别与人工智能, 2008, 21(3): 273-279. XIONG Jin-Zhi, HU Jin-Lian, YUAN Hua-Qiang, HU Tian-Ming, PENG Hong. Smoothing Functions for Support Vector Regressions. , 2008, 21(3): 273-279.
链接本文:  
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