针对非平行支持向量机(NonParallel Support Vector Machine,NPSVM)对噪声敏感和忽略了数据分布结构的问题,提出了一种具有间隔分布的抗噪声非平行支持向量机(Anti-Noise NPSVM with Margin Distribution, MDANPSVM)分类模型.在MD-ANPSV...针对非平行支持向量机(NonParallel Support Vector Machine,NPSVM)对噪声敏感和忽略了数据分布结构的问题,提出了一种具有间隔分布的抗噪声非平行支持向量机(Anti-Noise NPSVM with Margin Distribution, MDANPSVM)分类模型.在MD-ANPSVM模型中,每个优化问题同时最小化两类样本的基于L1范数的绝对损失和改进的铰链损失,这可以保证模型的稳定性,减小噪声和异常值的影响.此外,在MD-ANPSVM模型中,采用一阶和二阶统计量来描述训练数据的间隔分布信息,并试图同时最大化间隔均值和最小化间隔方差,这进一步提高了模型的泛化性能.最终,我们在不同的数据集上进行了对比实验.实验结果显示,MD-ANPSVM模型具有较强的泛化能力和强鲁棒性.展开更多
基金National Natural Science Foundation of China(Nos.51874351,52078495)Hunan Institute of Technology Introduced Talents Research Start-up Fund Project,China(No.HQ22016)。
文摘数据驱动的多元化发展导致数据异构性增强、维度提升和特征量规模扩大,给贸易经济分析带来更大挑战。为了提高贸易经济分析的科学性,采用非平行超平面支持向量机算法(support vector machine,SVM)对贸易经济进行预测分析。首先,根据贸易经济影响因素进行主成分分析,获取影响贸易经济的关键特征,并对特征进行量化和去噪处理。然后,采用广义特征值最接近支持向量机(proximal support vector machine via generalized eigenvalues,GEPSVM)进行贸易经济预测分类。根据预测指标要求,选择核函数GEPSVM算法(KGEPSVM算法)对分类的非平行超平面求解,通过类别划分函数获得经济预测结果。实证分析表明,对比常用的非平行超平面支持向量机算法,所提算法的贸易经济预测性能更优,而且在常用贸易经济指标的预测中,表现出较高预测精度和稳定性。
文摘针对非平行支持向量机(NonParallel Support Vector Machine,NPSVM)对噪声敏感和忽略了数据分布结构的问题,提出了一种具有间隔分布的抗噪声非平行支持向量机(Anti-Noise NPSVM with Margin Distribution, MDANPSVM)分类模型.在MD-ANPSVM模型中,每个优化问题同时最小化两类样本的基于L1范数的绝对损失和改进的铰链损失,这可以保证模型的稳定性,减小噪声和异常值的影响.此外,在MD-ANPSVM模型中,采用一阶和二阶统计量来描述训练数据的间隔分布信息,并试图同时最大化间隔均值和最小化间隔方差,这进一步提高了模型的泛化性能.最终,我们在不同的数据集上进行了对比实验.实验结果显示,MD-ANPSVM模型具有较强的泛化能力和强鲁棒性.