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尺度核函数在最小二乘支持向量机信号逼近中的应用


□ 穆向阳 张太镒 周亚同

  摘要:针对目前常采用高斯核的最小二乘支持向量机(LS-SVM)不能对信号多尺度逼近的问题,提出一种采用尺度核的LS-SVM,首先,在再生核希尔伯特空间的框架下构建了一种点积型的尺度核函数,它满足Mercer条件,并具备平移和扩张的特性,是尺度子空间的一组完备的基,然后,利用拉格朗日乘子法求解LS-SVM逼近的约束规划问题,在结构风险最小化逼近准则下获得了逼近系数,与传统核函数相比,采用尺度核的LS-SVM可以实现多尺度逼近任意信号,且应用时仅需对尺度参数调节选优,简便、实用,实验结果表明:所提算法的逼近性能与小波核性能相当;与传统的高斯核函数相比,其均方根误差提高8.4%,
  关键词:最小二乘支持向量机;尺度核;信号逼近
  中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:0253-987X(2008)12-1464-04

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