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基于自優(yōu)化的多屬性高斯核函數(shù)相關向量機方法

發(fā)布時間:2018-04-04 16:12

  本文選題:相關向量機 切入點:多屬性 出處:《華南理工大學學報(自然科學版)》2017年01期


【摘要】:在相關向量機的預測模型中,核函數(shù)的選擇和核參數(shù)的取值對模型預測性能影響很大.針對這一問題,文中采用多屬性高斯核函數(shù)建立相關向量機預測模型,提出了一種自優(yōu)化的核參數(shù)學習方法進行參數(shù)優(yōu)化,并將該模型用于二維標準函數(shù)預測和污水處理系統(tǒng)出水水質預測,與不同核函數(shù)下的相關向量機模型以及不同參數(shù)優(yōu)化方法下獲得的預測模型進行了對比實驗.結果表明,基于自優(yōu)化的多屬性高斯核相關向量機模型對低維數(shù)據(jù)的參數(shù)敏感度較低,對高維數(shù)據(jù)有良好的輸出精度和稀疏性,在污水出水水質預測中獲得比較滿意的結果.
[Abstract]:In the prediction model of correlation vector machine, the choice of kernel function and the value of kernel parameter have great influence on the prediction of the model.To solve this problem, a prediction model of correlation vector machine is established by using multi-attribute Gao Si kernel function, and a self-optimizing kernel parameter learning method is proposed to optimize the parameters.
【作者單位】: 華南理工大學自動化科學與工程學院;
【基金】:廣東省科技計劃項目(2016A020221008,2016B090927007) 廣州市科技計劃項目(201604010032)~~
【分類號】:X703;TP18
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本文編號:1710699

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