引用本文:胡根生, 邓飞其.具有多分段损失函数的多输出支持向量机回归[J].控制理论与应用,2007,24(5):711~714.[点击复制]
HU Gen-sheng, DENG Fei-qi.Multi-output support vector regression with piecewise loss function[J].Control Theory and Technology,2007,24(5):711~714.[点击复制]
具有多分段损失函数的多输出支持向量机回归
Multi-output support vector regression with piecewise loss function
摘要点击 3435  全文点击 1993  投稿时间：2005-04-05  修订日期：2006-07-31
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DOI编号  
  2007,24(5):711-714
中文关键词  支持向量机  损失函数  多输出回归
英文关键词  support vector machine  loss function  multi-output regression
基金项目  国家自然科学基金资助项目(60374023); 安徽大学人才队伍建设经费资助项目(02203104).
作者单位
胡根生, 邓飞其 安徽大学电子科学与技术学院, 安徽合肥230039
华南理工大学自动化科学与工程学院, 广东广州510640 
中文摘要
      对多维输入、多维输出数据的回归, 可以采用多输出支持向量机回归算法. 本文介绍具有多分段损失函数的多输出支持向量机回归, 其损失函数对落在不同区间的误差值采用不同的惩罚函数形式, 并利用变权迭代算法,给出回归函数权系数和偏置的迭代公式. 仿真实验表明, 该算法的精确性和计算工作量都优于使用多个单输出的支持向量机回归算法.
英文摘要
      Multi-output support vector regression (MSVR) algorithm can be used for the regression of multi-input multioutput data. An MSVR with piecewise loss function is proposed in this paper. For error values on different interval, the loss function adopts different forms of penalty functions. By using re-weight iterative algorithm, the iterative formulas of weight coefficients and bias of regression function are then given. Experiments also show that the accuracy and workload of this algorithm are superior to that using several single-output SVR algorithms.