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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>機(jī)器人>一種可消除噪聲數(shù)據(jù)影響的魯棒SVM算法

      一種可消除噪聲數(shù)據(jù)影響的魯棒SVM算法

      2021-03-16 | pdf | 2.09 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　在實(shí)際分類問題中，由于人為或其他因素的影響，數(shù)據(jù)中往往存在一定的噪聲，而傳統(tǒng)支持向量機(jī)（SVM）使用的鉸鏈損失函數(shù)對噪聲數(shù)據(jù)敏感，且分類性能較差。為消除噪聲數(shù)據(jù)的影響，提出一種新的魯棒SⅤM算法。通過引入新形式的損失函數(shù)，并基于間隔分布的思想，建立魯棒SⅤM優(yōu)化模型提高SⅤM的抗噪性，運(yùn)用零階減小方差算法并結(jié)合動量加速技術(shù)，給出一種新的優(yōu)化模型求解方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法通過引入梯度修正項(xiàng)降低了方差對算法的影響，同時結(jié)合動量加速技術(shù)，明顯提高了算法的收斂速度。

      噪聲 數(shù)據(jù) 算法
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