【摘 要】
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为了解决工程中数据样本较少情况下的准确建模问题,提出了一种集成先验知识的多核线性规划支持向量回归算法.该算法首先通过修改优化目标和不等式约束条件,把来自仿真模型具
【机 构】
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西安电子科技大学电子装备结构设计教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点基础研究发展计划(973计划)(613580205);国家自然科学基金(51035006,50475171);中央高校基本科研业务费(JY10000904019)资助~~
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为了解决工程中数据样本较少情况下的准确建模问题,提出了一种集成先验知识的多核线性规划支持向量回归算法.该算法首先通过修改优化目标和不等式约束条件,把来自仿真模型具有偏差的先验知识数据集成到现有的线性规划支持向量回归的学习框架中.然后,引入多核到集成先验知识的线性规划支持向量回归中以实现复杂规律的准确建模.最后,将算法推广到多输入多输出的数据建模中.仿真案例以及在天线和滤波器的实际应用表明：该算法求解简单,具有较好的模型稀疏和准确性.
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