【摘 要】
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为了解决v型支持向量回归机（v-supportvector regression,v-SVR）对偶问题的目标函数中增加的额外线性项从而导致无法产生有效初始解的问题和在绝缘增量调整过程中可能存在的解
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
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为了解决v型支持向量回归机（v-supportvector regression,v-SVR）对偶问题的目标函数中增加的额外线性项从而导致无法产生有效初始解的问题和在绝缘增量调整过程中可能存在的解路径不可行更新问题,提出了精确增量式在线v-SVR学习算法.首先基于v-SVR的等价形式,利用提前调整,宽松的绝缘增量调整和精确的恢复调整有效地解决了v-SVR对偶问题存在的上述问题.然后分别对算法的可行性和有限收敛性进行了理论分析.最后在四个基准测试数据集上的仿真结果进一步验证了该算法的每一步调整都是可靠的,经
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