赵耀红
- 作品数：3 被引量：18H指数：3
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- 发文基金：国家自然科学基金中国农业大学研究生科研创新专项基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 快速支持向量机增量学习算法被引量：10
- 2010年
- 支持向量机对数据的学习往往因为规模过大造成学习困难,增量学习通过把数据集分割成历史样本集和新增样本集,利用历史样本集的几何分布信息,通过定义样本的遗忘因子,提取历史样本集中的那些可能成为支持向量的边界向量进行初始训练。在增量学习过程中对学习样本的知识进行积累,有选择地淘汰学习样本。实验结果表明,该算法在保证学习的精度和推广能力的同时,提高了训练速度,适合于大规模分类和在线学习问题。
- 赵耀红王快妮钟萍王来生
- 关键词：支持向量机边界向量遗忘因子核函数
- 鲁棒SVR在金融时间序列预测中的应用被引量：3
- 2011年
- 针对标准支持向量机对噪声和异常值比较敏感的问题,通过限定噪声和异常值的损失上界,提出一种基于不对称Ramp损失函数的鲁棒支持向量回归机模型,应用凹凸过程将其由非凸优化问题转化为凸优化问题并利用牛顿法进行求解。对上证指数和香港恒生指数收盘价的预测结果表明,该模型能在一定程度上抑制噪声和异常值的影响,从而提高预测精度及减少下跌风险,达到规避风险的目的。
- 王快妮钟萍赵耀红
- 关键词：支持向量机时间序列牛顿法
- 一种多输出支持向量机的增量学习算法被引量：5
- 2010年
- 标准支持向量机主要对单输出样本学习已经进行了广泛的研究,而对多输出样本学习问题的研究较少。在最小二乘支持向量回归机模型的基础上,推广得到多输出最小二乘支持向量回归机模型,并给出它的一种增量学习算法。理论分析和实验结果证明它不但保证了学习精度,而且使得多输出回归问题的学习速度大大加快。
- 赵耀红钟萍王来生
- 关键词：最小二乘支持向量机多输出
