r-SVR中参数r与输入噪声间线性反比关系的仿真研究

计算机科学 ›› 2005, Vol. 32 ›› Issue (9): 205-207.

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r-SVR中参数r与输入噪声间线性反比关系的仿真研究

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
基金资助:
本文的工作得到国家自然科学基金资助（60225015）,江苏省自然科学基金（BK2003017）,南京大学软件新技术国家重点实验室开放课题和江苏计算机技术重点实验室开放课题的资助.

Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要/Abstract

摘要： 为研究r范数-支持向量回归机r-SVR的鲁棒性,验证r-SVR中参数r与输入噪声方差之间的近似反比线性关系,对r-SVR进行了仿真.推导出了作为仿真的依据的r-SVR的解的形式和对其进行求解的牛顿迭代公式.仿真结果显示：输入噪声为高斯分布时,r-SVR中参数r与输入噪声方差之间存在近似线性反比关系;这一关系曲线随着信噪比增加而斜率减小、整个曲线下移.这一结果印证和丰富了现前的理论推导结果,为在已知输入高斯噪声方差时合理地选择r提供了更可信的依据.

关键词: 支持向量机支持向量回归机 r范数损失函数计算机仿真输入噪声鲁棒性

Abstract: When the distribution of the input noise is known, the optimal parameter choice for the loss function can help SVR enhance its robustness. R-loss function is a more general form of both quadratic loss function and Laplacian loss function. Therefore, resea

Key words: Support vector machines（SVM）, Support vector regression（SVR）, R-loss function, Simulations

. r-SVR中参数r与输入噪声间线性反比关系的仿真研究[J]. 计算机科学, 2005, 32(9): 205-207. https://doi.org/