规则的多核学习支持向量回归算法

作     者：吕达 刘文婧 陈肖洁 LV Da;LIU Wen-jing;CHEN Xiao-jie

作者机构：包头职业技术学院电气工程系内蒙古包头014010 内蒙古科技大学机械工程学院内蒙古包头014010 

基　　金：国家自然科学基金项目(21366017) 内蒙古科技大学科研启动项目(2014QDL024) 

出 版 物：《机械设计与制造》 (Machinery Design & Manufacture)

年 卷 期：2016年第12期

页      码：53-56页

摘      要：核函数的选择与数据分布信息密切相关,为了避免单一核函数选择的盲目性,提高支持向量回归机的性能,提出一种基于规则的多核支持向量回归算法。算法采用基于加法规则或基于乘法规则来获取多核,增强了核函数的非线性和多样性,进而进行多核学习。UCI数据集上的实验结果表明,与传统的支持向量回归机相比,所提算法能有效提高模型的预测精度和泛化性能,有着更为客观的优势;对比基于加法规则和基于乘法规则的多核学习算法的实验预测结果,可知两者的预测精度和模型稳定性基本相当,证实了所提算法的有效性。

主 题 词：多核学习 加法规则 乘法规则 支持向量回归机 预测 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 080201[080201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19356/j.cnki.1001-3997.2016.12.014

馆 藏 号：203210194...