计算机研究与发展 ›› 2015, Vol. 52 ›› Issue (3): 561-568.doi: 10.7544/issn1000-1239.2015.20131444
黄华娟1,2,3,丁世飞1,2,史忠植2
Huang Huajuan1,2,3, Ding Shifei1,2, Shi Zhongzhi2
摘要: 针对目前光滑孪生支持向量回归机(smooth twin support vector regression, STSVR)中采用的Sigmoid光滑函数逼近精度不高,从而导致算法泛化能力不够理想的问题,引入一种具有更强逼近能力的光滑(chen-harker-kanzow-smale, CHKS)函数,采用CHKS函数逼近孪生支持向量回归机的不可微项,并用Newton-Armijo算法求解相应的模型,提出了光滑CHKS孪生支持向量回归机(smooth CHKS twin support vector regression, SCTSVR).不仅从理论上证明了SCTSVR具有严格凸,能满足任意阶光滑和全局收敛的性能,而且在人工数据集和UCI数据集上的实验表明了SCTSVR比STSVR具有更好的回归性能.
中图分类号: