文件名称：基于lp-范数约束的LSSVR多核学习算法 (2015年)
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更新时间：2024-06-01 11:10:39
自然科学 论文
针对核函数选择对最小二乘支持向量机回归模型泛化性的影响，提出一种新的基于lp-范数约束的最小二乘支持向量机多核学习算法．该算法提供了两种求解方法，均通过两重循环进行求解，外循环用于更新核函数的权值，内循环用于求解最小二乘支持向量机的拉格朗日乘数，充分利用该多核学习算法，有效提高了最小二乘支持向量机的泛化能力，而且对惩罚参数的选择具有较强的鲁棒性．基于单变量和多变量函数的仿真实验表明了所提出算法的有效性．