【摘 要】
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支持向量回归机是一种解决回归问题的重要方法，其预测速度与支持向量的稀疏性成正比。为了改进支持向量回归机的稀疏性，提出了一种直接稀疏支持向量回归算法DSKR（Direct Sparse
【机 构】
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江南大学信息学院,淮阴工学院机械系,中国科学技术大学工程科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.60773206/F020106,No.60704047/F030304;国家高技术研究发展计划(863)(No.2007AA1Z158No.2006AA10Z313)~~
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支持向量回归机是一种解决回归问题的重要方法，其预测速度与支持向量的稀疏性成正比。为了改进支持向量回归机的稀疏性，提出了一种直接稀疏支持向量回归算法DSKR（Direct Sparse Kernel Support Vector Regression），用于构造稀疏性支持向量回归机。DSKR算法对8-SVR（8-Support Vector Regression）增加一个非凸约束，通过迭代优化的方式，得到稀疏性好的支持向量回归机。在人工数据集和真实世界数据集上研究DSKR算法的性能，实验结果表明，DSKR算
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