【摘 要】
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针对最小二乘支持向量回归机（LS-SVR）对异常值较敏感的问题,通过设置异常值所造成的损失上界,提出一种非凸的Ramp损失函数。该损失函数导致相应的优化问题的非凸性,利用凹凸过
【机 构】
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石河子大学师范学院,西藏民族学院教育学院
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针对最小二乘支持向量回归机（LS-SVR）对异常值较敏感的问题,通过设置异常值所造成的损失上界,提出一种非凸的Ramp损失函数。该损失函数导致相应的优化问题的非凸性,利用凹凸过程（CCCP）将非凸优化问题转化为凸优化问题。给出Newton算法进行求解并分析了算法的计算复杂度。数据集测试的结果表明,与最小二乘支持向量回归机相比,该算法对异常值具有较强的鲁棒性,获得了更优的泛化能力,同时在运行时间上也具有明显优势。
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