基于核偏最小二乘的支持向量机回归算法研究

作     者：邹永杰 端木京顺 高海龙 ZOU Yong-jie;DUANMU Jing-shun;GAO Hai-long

作者机构：西京学院基础部 空军工程大学工程学院 中国人民解放军93132部队 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2010年第31卷第10期

页      码：2290-2293页

摘      要：对SVM的特征提取问题进行了研究,提出了KPLS-SVM组合回归建模方法。该方法在输入空间映射得到的高维特征空间中进行PLS特征提取后,再进行SVM回归,不仅保持了SVM良好的模型性能,并且兼具KPLS和SVM的优点。仿真和实验结果表明,该KPLS-SVM建模方法是正确且有效的,采用该方法构建的SVM模型,泛化性能明显优于没有特征提取的SVM。

主 题 词：核函数 偏最小二乘 支持向量机 泛化能力 特征提取 特征空间 

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] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2010.10.066

馆 藏 号：203465082...