【摘 要】
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顺序回归机(简称OR)解决的是带有顺序的多类分类问题,它在众多领域有着广泛的应用,如信用等级、人脸识别、医疗研究和社会科学等.支持向量机(简称SVM)作为处理分类问题的一种有效算法,它在解决二分类问题上已经取得了显著的分类效果.因此如何将二分类算法扩展到顺序回归问题中,具有重要的研究意义.本文主要内容大致分为如下三个部分:第一部分是将v-非平行支持向量机(简称v-NPSVM)推广得到新的顺序回归机
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顺序回归机(简称OR)解决的是带有顺序的多类分类问题,它在众多领域有着广泛的应用,如信用等级、人脸识别、医疗研究和社会科学等.支持向量机(简称SVM)作为处理分类问题的一种有效算法,它在解决二分类问题上已经取得了显著的分类效果.因此如何将二分类算法扩展到顺序回归问题中,具有重要的研究意义.本文主要内容大致分为如下三个部分:第一部分是将v-非平行支持向量机(简称v-NPSVM)推广得到新的顺序回归机称为v-非平行支持向量顺序回归机(简称v-NPSVOR).相较于非平行支持向量顺序回归机(简称NPSVOR),该算法将其中的参数∈变为变量∈k,k∈{1,...,q},减少了选取参数的困难.第二部分是将稀疏线性非平行支持向量机(简称L1-NPSVM)推广得到新的顺序回归机称为L1-非平行支持向量顺序回归机(简称L1-NPSVOR).该算法是将NPSVOR中的目标函数添加了1/2bk2,不仅使得决策变量bk的解唯一而且对偶问题减少了等式约束;第三部分是将改进的孪生支持向量机(简称ITSVM)推广得到新的顺序回归机称为稳定非平行支持向量顺序回归机(简称SNPSVOR).该算法是将L1-NPSVOR中的第一个不等式约束改为等式约束,在一定程度上减少了数据集带有异常点所造成的影响.数值实验结果表明了以上三种算法的有效性.
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