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《第二十九届中国控制会议论文集》2010年
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The Projection Adaptive Natural Gradient Online Algorithm for SVM

【摘要】:The training of Support Vector Machine(SVM)is an optimization problem of quadratic programming which can not be applied to the online training in real time applications or time-variant data source.The online algorithms proposed by other researchers have high computational complexity and slow training speed.In this paper the projection gradient and adaptive natural gradient is combined.The projection adaptive natural gradient online algorithm is proposed.The learning performance is compared via prediction of the concentration of component A of Continuous Stirred Tank Reactor.The results of simulation demonstrate that the time taken by the projection adaptive natural gradient online algorithm is much less than that of incremental algorithm,while keep similar prediction precision.

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【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 周欣然;滕召胜;易钊;;构造稀疏最小二乘支持向量机的快速剪枝算法[J];电机与控制学报;2009年04期
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9 于洋;张涛;赵文杰;;最小二乘支持向量机模型的简化结构研究[J];仪器仪表用户;2012年04期
10 谷松林;秦志明;;基于稀疏核偏最小二乘法的短期负荷预测研究[J];华北电力大学学报(自然科学版);2010年02期
中国重要会议论文全文数据库 前4条
1 杨坤;纪志成;;基于峰值识别的改进SVM用电需求预测[A];中国自动化学会控制理论专业委员会B卷[C];2011年
2 ;Adaptive Control of Nonlinear System Based on SVM Online Algorithm[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
3 刘太安;;最小二乘支持向量机组合优化算法研究[A];2008年计算机应用技术交流会论文集[C];2008年
4 刘太安;;COLS-SVM算法及个人信用评估应用[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(一)[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 甘良志;核学习算法与集成方法研究[D];浙江大学;2010年
2 刘春波;统计建模方法的理论研究及应用[D];江南大学;2011年
3 王伟;炼焦过程综合生产目标的智能预测与协调优化研究[D];中南大学;2011年
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9 刘芳芳;基于精度损失的动态测量系统均匀设计理论与技术基础研究[D];合肥工业大学;2008年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 高和东;GPU并行计算在LSSVM建模中的研究与应用[D];大连理工大学;2010年
2 李阳;最小二乘支持向量机稀疏化算法的改进研究[D];重庆师范大学;2011年
3 孙园园;基于图像序列的铝土矿精选泡沫纹理分析方法研究[D];中南大学;2011年
4 赵会;基于支持向量机的烟气成分建模研究[D];河南科技大学;2009年
5 张凌;支持向量机的AOSVR算法及其在股票预测中的应用[D];大连理工大学;2006年
6 张艳辉;基于支持向量机的建模与预测控制技术研究及应用[D];浙江大学;2006年
7 赵模;基于AOSVR的实时交通信息预测算法研究[D];山东理工大学;2007年
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10 张永利;基于支持向量机的信息融合技术研究及应用[D];西安科技大学;2008年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 杜树新,吴铁军;回归型加权支持向量机方法及其应用[J];浙江大学学报(工学版);2004年03期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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5 业宁,孙瑞祥,董逸生;MLSVM4——一种多乘子协同优化的SVM快速学习算法[J];计算机研究与发展;2005年09期
6 周珂;彭宏;胡劲松;;支持向量机在心电图分类诊断中的应用[J];微计算机信息;2006年09期
7 刘太安;杨柏翠;刘欣颖;李涵;;基于特征选择的最少核分类器研究[J];计算机工程与应用;2007年16期
8 胡明;曾联明;;基于网格计算的大规模数据集SVM分类方法研究[J];现代计算机(专业版);2010年07期
9 田红军;王锡怀;肖健梅;;基于SVM的内模控制算法在船舶航向中的应用[J];仪器仪表用户;2010年05期
10 田大东;邓伟;;改进的K均值聚类算法在支持矢量机中的应用[J];计算机工程与应用;2007年32期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;The Projection Adaptive Natural Gradient Online Algorithm for SVM[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
2 ;Adaptive Control of Nonlinear System Based on SVM Online Algorithm[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
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6 何鹏;王雅琳;桂卫华;孔玲爽;;氧化铝硅渣成分的混沌时间序列分析与SVM预测[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 陶新民;宋少宇;刘福荣;曹盼东;;基于Laplacian正则化的半监督SVM轴承故障检测新方法[A];中国自动化学会控制理论专业委员会D卷[C];2011年
8 ;On-line Adaptation Algorithm for RBF Kernel Based FS-SVM[A];Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference(CCDC)[C];2011年
9 余骁捷;邵阳;吴及;王侠;;基于SVM和MMR融和的自动文摘方法[A];第十一届全国人机语音通讯学术会议论文集(一)[C];2011年
10 陈兆基;杨宏晖;杜方键;;用于水下目标识别的选择性SVM集成算法[A];中国声学学会水声学分会2011年全国水声学学术会议论文集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 许敏强;基于话者统计特征和SVM的文本无关话者确认研究[D];中国科学技术大学;2011年
2 渐令;基于核的学习算法与应用[D];大连理工大学;2012年
3 张健;提高制浆蒸煮过程纸浆Kappa值软测量精度的研究[D];华南理工大学;2004年
4 陈其松;智能优化支持向量机预测算法及应用研究[D];贵州大学;2009年
5 刘京礼;鲁棒最小二乘支持向量机研究与应用[D];中国科学技术大学;2010年
6 罗林开;支持向量机的核选择[D];厦门大学;2007年
7 杜喆;几类支持向量机变型算法的研究[D];西安电子科技大学;2009年
8 陈慧灵;面向智能决策问题的机器学习方法研究[D];吉林大学;2012年
9 俞乐;多源遥感信息快速处理与岩性信息自动提取方法研究[D];浙江大学;2010年
10 黄静华;支持向量机算法研究及在气象数据挖掘中的应用[D];中国矿业大学(北京);2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 严会霞;基于SVM的眼动轨迹解读思维状态的研究[D];太原理工大学;2010年
2 朱天一;基于SVM的梅雨量预测研究[D];南京信息工程大学;2011年
3 杨镇宇;基于机器视觉和SVM的花椒外观品质检测技术研究[D];西南大学;2010年
4 殷光;基于SVM的验证码识别算法研究[D];安徽大学;2010年
5 陈桂荣;SVM解的简化方法及CS中稀疏信号的重构方法研究[D];西安电子科技大学;2010年
6 秦攀攀;基于最小二乘支持向量机方法的复杂人机系统操作员功能状态建模与预测[D];华东理工大学;2011年
7 杨飞;基于SVM的煤炭销售分析预测系统的研究[D];太原科技大学;2011年
8 赵丹丹;基于粒子群优化的过热汽温SVM预测控制[D];华南理工大学;2010年
9 高洁;基于SVM的基因表达谱分析和函数集VC维研究[D];华东师范大学;2011年
10 崔克彬;分类分析的研究与实现[D];华北电力大学(河北);2005年
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