[发明专利]一种基于全局代表点选择的稀疏最小二乘支持向量机在审
| 申请号： | 202010289427.3 | 申请日： | 2020-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN111428810A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 马跃峰;王茂励;梁循;李光顺 | 申请（专利权）人： | 曲阜师范大学;马跃峰 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥左心专利代理事务所(普通合伙) 34152 | 代理人： | 周翠娟 |
| 地址： | 272000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全局代表点选择的稀疏最小二乘支持向量机，其方法包括以下步骤：A、利用点密度和点分散度建立全局选择点指标‑全局代表性；B、利用全局选择点指标构建稀疏LS‑SVM的保留支持向量集，并将全局选择点指标分为两部分。本发明先利用点密度和点分散度建立全局选择点指标‑全局代表性，再利用全局选择点指标构建稀疏LS‑SVM的保留支持向量集，再将训练样本用于支持向量回归机的训练，最后利用训练样本集，对优化参数的LS‑SVM进行训练，得到最优化的LS‑SVM数学模型，采用这种非迭代的修剪方法获得保留支持向量集，有效降低了数据计算的复杂度和内存复杂度，适用于大规模数据处理，并有利于数据的分类与回归。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 全局 代表 选择 稀疏 最小 支持 向量 | ||
【主权项】：
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