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国内刊号：37-1391/T
国际刊号：1672-3961
发布日期:
作者：李英达,谢宗霞
单位：天津大学软件学院, 天津 300350
关键词：支持向量回归,快速算法,随机梯度下降,核相似性,
基金：国家基金面向大数据的粒计算理论与方法资助项目(61432011)
在核相似性基础上结合随机梯度下降算法提出支持向量删减策略(SVs_reduced strategy, SRS);引入核相似性删减冗余的支持向量来提高大型非线性支持向量回归的效率。在每次随机梯度下降的迭代中,如果新的样本被认为是一个支持向量,那么就会计算它和其它支持向量间的相似性。如果相似性大于一个设定的阈值,那么就会删减这个支持向量。基于UCI数据集, LIBSVM数据集和风速数据集的试验结果表明,与其它流行算法相比,这个策略可以十分高效地解决大型支持向量回归问题。
来源：2019年第3期
《山东大学学报(工学版)》期刊编辑部
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