Improved adaptive pruning algorithm for least squares support vector regression

来源 :系统工程与电子技术：英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jinyeqin

【摘要】

：

As the solutions of the least squares support vector regression machine(LS-SVRM) are not sparse,it leads to slow prediction speed and limits its applications.Th

【作者】

：

Runpeng Gao YeSan

【机构】

：

ControlandSimulationCenter

【出处】

：

系统工程与电子技术：英文版

【发表日期】

：

2012年3期

【关键词】

：

支持向量回归机最小二乘算法改进剪枝算法自适应训练速度泛化性能改进算法 least squares support vector regressio

【基金项目】

：

This work was supported by the National Natural Science Foundation of China （61074127）.

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As the solutions of the least squares support vector regression machine(LS-SVRM) are not sparse,it leads to slow prediction speed and limits its applications.The defects of the existing adaptive pruning algorithm for LS-SVRM are that the training speed is

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