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[文献] LS支持向量机的稳健(鲁棒)设计方法

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发表于 2013-3-4 10:47:40 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 song.yz 于 2013-3-4 10:48 编辑

本版中已经有不少使用SVM的帖子,

这里也贴一个我年前发的一篇文章。

传统的LS支持向量机对样本的数据依赖性很强,如果样本数据有异常,

则学习结果可能是完全不可靠的,这就扭曲了系统的真实状况。

文中主要讲如何设计稳健的LS支持向量机。

本文的第一个版本是我用FORTRAN编写的,

由于给出了算法,读者很容易将其改编成自己习惯的语言。

我打算在以后编写MATLAB的图书中,给出MATLAB的源代码并公开,谢谢!

LS_SVM稳健设计及正则化性能分析.pdf

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发表于 2013-3-4 19:18:52 | 显示全部楼层
谢谢副校长无私分享
发表于 2013-3-5 20:30:31 | 显示全部楼层
学习一下,谢谢楼主无私分享
发表于 2013-3-9 11:22:33 | 显示全部楼层
希望能尽早看到楼主的书籍出版的,好好的向楼主学习
发表于 2013-9-27 13:45:29 | 显示全部楼层
谢谢,代码是放在你编写的书里面是吗,请问楼主原子分解算法这方面的有了解吗?
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发表于 2014-6-12 21:00:23 | 显示全部楼层
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