基于Cholesky分解的LSSVM在线学习算法
蒋星军1,2; 周欣然3; 唐钊轶2
2013-12-25
发表期刊湖南科技大学学报(自然科学版)
ISSN1672-9102
卷号28期号:04页码:74-77
摘要针对最小二乘支持向量机(LSSVM)用于在线建模时存在的计算复杂性问题,提出一种LSSVM在线学习算法.首先引入了基于Cholesky分解求LSSVM的方法,接着根据在线建模期间核函数矩阵的更新特点,将分块矩阵Cholesky分解用于LSSVM的在线求解,使三角因子矩阵在线更新从而得出一种新的LSSVM在线学习算法.该算法能充分利用历史训练结果,减少计算量.仿真实验显示了这种在线学习算法的有效性.
关键词最小二乘支持向量机 在线学习 Cholesky分解 滚动时间窗 系统在线辨识
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收录类别北大核心
语种中文
资助项目国家自然科学基金(10971060);湖南省科学技术厅项目(2011FJ6033)
原始文献类型学术期刊
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.library.ouchn.edu.cn/handle/39V7QQFX/74499
专题国家开放大学湖南分部
作者单位1.北京工业大学计算机学院;
2.湖南广播电视大学计算机系;
3.中南大学信息科学与工程学院
第一作者单位国家开放大学湖南分部
推荐引用方式
GB/T 7714
蒋星军,周欣然,唐钊轶. 基于Cholesky分解的LSSVM在线学习算法[J]. 湖南科技大学学报(自然科学版),2013,28(04):74-77.
APA 蒋星军,周欣然,&唐钊轶.(2013).基于Cholesky分解的LSSVM在线学习算法.湖南科技大学学报(自然科学版),28(04),74-77.
MLA 蒋星军,et al."基于Cholesky分解的LSSVM在线学习算法".湖南科技大学学报(自然科学版) 28.04(2013):74-77.
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