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電子發燒友網>電子資料下載>機器人>一種可消除噪聲數據影響的魯棒SVM算法

一種可消除噪聲數據影響的魯棒SVM算法

2021-03-16 | pdf | 2.09 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

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

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