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一种可消除噪声数据影响的鲁棒SVM算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:2.09 MB | 2021-03-16

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　　在实际分类问题中，由于人为或其他因素的影响，数据中往往存在一定的噪声，而传统支持向量机（SVM）使用的铰链损失函数对噪声数据敏感，且分类性能较差。为消除噪声数据的影响，提出一种新的鲁棒SⅤM算法。通过引入新形式的损失函数，并基于间隔分布的思想，建立鲁棒SⅤM优化模型提高SⅤM的抗噪性，运用零阶减小方差算法并结合动量加速技术，给出一种新的优化模型求解方法。实验结果表明，该方法通过引入梯度修正项降低了方差对算法的影响，同时结合动量加速技术，明显提高了算法的收敛速度。

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