改進(jìn)的支持向量機(jī)回歸估計(jì)算法及其應(yīng)用.pdf

1、支持向量機(jī)(SVM)是九十年代中葉Vapnik教授領(lǐng)導(dǎo)的研究小組提出的一種新的智能機(jī)器，源于七十年代迅速發(fā)展起來的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論，特別是體現(xiàn)了結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的思想和方法。由于具有較完備的理論基礎(chǔ)和較好的學(xué)習(xí)性能，能很好地解決小樣本、非線性、高維數(shù)和局部極小點(diǎn)等實(shí)際問題，因而成為機(jī)器學(xué)習(xí)理論的研究熱點(diǎn)。SVM在很多領(lǐng)域都得到了成功的應(yīng)用，如模式識別、回歸估計(jì)、函數(shù)逼近等。但是作為一種新興技術(shù)，SVM在很多領(lǐng)域的研究還有待于探索和完善，尤其在

2、回歸估計(jì)方面的研究還相當(dāng)缺乏，如何設(shè)計(jì)快速有效的回歸估計(jì)算法就是SVM實(shí)際應(yīng)用中的問題之一。 本文首先概要介紹了支持向量機(jī)的基本原理，并對幾種支持向量機(jī)回歸估計(jì)算法進(jìn)行了研究和比較，通過理論推導(dǎo)，提出一種改進(jìn)的支持向量機(jī)回歸估計(jì)算法SORR。而后，將SORR和標(biāo)準(zhǔn)的支持向量機(jī)回歸估計(jì)算法應(yīng)用于醫(yī)學(xué)上三類血漿脂蛋白(VLDL、LDL、HDL)樣本中膽固醇含量測定，從回歸估計(jì)的學(xué)習(xí)速度和精度兩個(gè)方面對兩種算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比較。結(jié)果表明