文献类型：期刊文章

作　　者：业宁[1] 梁作鹏[1] 董逸生[1] 王厚立[2]

机构地区：[1]东南大学计算机科学与工程系,南京210096 [2]南京林业大学信息学院计算机系,南京210037

出　　处：《计算机工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(30271048);校引进(留学)人才基金资助项目(G2002-28);校科研基金资助项目(X02-070-1(Z))

年　　份：2005

卷　　号：31

期　　号：20

起止页码：19-21

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2005479497221)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了一种新的基于分类的SVM非线性回归算法(CSVR),首先将Y扩展为Y+ε和Y-ε两个数据集,再将n维输入空间X中的数据连同Y+ε和Y-ε组成n+1维空间χ中的两类数据,并用Z∈{+1,-1}来标识两类数据,再利用标准的SVM二分类算法求解。利用该算法对一系列的基准函数进行测试,取得了令人满意的结果。该算法对噪声数据不敏感,具有较好的鲁棒性,并且可以根据实际需要设定ε的大小,防止出现过拟合现象。该算法由于不需要先验地建立一个参数未知的回归模型,因此可以用在其他传统统计回归算法失效的场合。

关 键 词：非线性 回归算法  支持向量机

分 类 号：TP181]