文献类型：期刊文章

作　　者：武方方[1] 赵银亮[1]

机构地区：[1]西安交通大学新型计算机研究所,陕西西安710049

出　　处：《信息与控制》

年　　份：2005

卷　　号：34

期　　号：5

起止页码：604-609

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于小波分解理论和支持向量机核函数的条件,提出了一种多维允许支持向量核函数———L it-tlewood-Paley小波核函数.该核函数不仅具有平移正交性,而且可以以其正交性逼近二次可积空间上的任意曲线,从而提升了支持向量机的泛化性能.在L ittlewood-Paley小波函数作为支持向量核函数的基础上,提出了最小二乘L ittlewood-Paley小波支持向量机(LS-LPW SVM).实验结果表明,LS-LPW SVM在同等条件下比最小二乘支持向量机的学习精度要高,因而更适用于复杂函数的学习问题.*

关 键 词：支持向量机 核函数 支持向量核函数  Littlewood—Paley小波  LS-LPWSVM  

分 类 号：TP181]