期刊文章详细信息
回归最小二乘支持向量机的增量和在线式学习算法 ( EI收录)
Incremental and Online Learning Algorithm for Regression Least Squares Support Vector Machine
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]浙江师范大学信息科学与工程学院,金华321004
基 金：浙江省自然科学基金项目(Y105281;602145)资助
年 份：2006
卷 号：29
期 号：3
起止页码：400-406
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2006199868616)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要：首先给出回归最小二乘支持向量机的数学模型,并分析了它的性质,然后在此基础上根据分块矩阵计算公式和核函数矩阵本身的特点设计了支持向量机的增量式学习算法和在线学习算法.该算法能充分利用历史的训练结果,减少存储空间和计算时间.仿真实验表明了这两种学习方法的有效性.
关 键 词：结构风险最小化 最小二乘支持向量机 在线学习
分 类 号：TP183]
参考文献：
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