کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4946094 | 1439270 | 2017 | 33 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Least absolute deviation-based robust support vector regression
ترجمه فارسی عنوان
رگرسیون بردار قوی بر اساس انحراف مطلق بر اساس
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
رگرسیون بردار پشتیبانی، قدرتمند، دادههای خارج از محدوده، انحراف مطلق حداقل
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
To suppress the influence of outliers on function estimation, we propose a least absolute deviation (LAD)-based robust support vector regression (SVR). Furthermore, an efficient algorithm based on the split-Bregman iteration is introduced to solve the optimization problem of the proposed algorithm. Both artificial and benchmark datasets are employed to compare the performance of the proposed algorithm with those of least squares SVR (LS-SVR), and two weighted versions of LS-SVR with the weight functions of Hampel and Logistic, respectively. Experiments demonstrate the superiority of the proposed algorithm.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 131, 1 September 2017, Pages 183-194
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 131, 1 September 2017, Pages 183-194
نویسندگان
Chen Chuanfa, Li Yanyan, Yan Changqing, Guo Jinyun, Liu Guolin,