文件名称：稀疏最小二乘支持向量机及其应用 (2014年)
文件大小：4.29MB
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更新时间：2024-06-13 23:19:00
自然科学 论文
提出基于特征向量选择(feature vector selection, FVS)的稀疏最小二乘支持向量机(sparse least squares support vector machine, SLS-SVM)模型，解决最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LS-SVM)稀疏化问题。采用FVS在特征空间构建特征向量子集，对训练样本进行稀疏线性重构；将稀疏化的特征向量作为支持向量，从而实现对LS-SVM稀疏化建模。将SLS-SVM模型进行弓网系统