Improving the Solution of Least Squares Support Vector Machines with Application to a Blast Furnace System
المؤلفون المشاركون
Jian, Ling
Shen, Shuqian
Song, Yunquan
المصدر
Journal of Applied Mathematics
العدد
المجلد 2012، العدد 2012 (31 ديسمبر/كانون الأول 2012)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-11-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The solution of least squares support vector machines (LS-SVMs) is characterized by a specific linear system, that is, a saddle point system.
Approaches for its numerical solutions such as conjugate methods Sykens and Vandewalle (1999) and null space methods Chu et al.
(2005) have been proposed.
To speed up the solution of LS-SVM, this paper employs the minimal residual (MINRES) method to solve the above saddle point system directly.
Theoretical analysis indicates that the MINRES method is more efficient than the conjugate gradient method and the null space method for solving the saddle point system.
Experiments on benchmark data sets show that compared with mainstream algorithms for LS-SVM, the proposed approach significantly reduces the training time and keeps comparable accuracy.
To heel, the LS-SVM based on MINRES method is used to track a practical problem originated from blast furnace iron-making process: changing trend prediction of silicon content in hot metal.
The MINRES method-based LS-SVM can effectively perform feature reduction and model selection simultaneously, so it is a practical tool for the silicon trend prediction task.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Jian, Ling& Shen, Shuqian& Song, Yunquan. 2012. Improving the Solution of Least Squares Support Vector Machines with Application to a Blast Furnace System. Journal of Applied Mathematics،Vol. 2012, no. 2012, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-993877
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Jian, Ling…[et al.]. Improving the Solution of Least Squares Support Vector Machines with Application to a Blast Furnace System. Journal of Applied Mathematics No. 2012 (2012), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-993877
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Jian, Ling& Shen, Shuqian& Song, Yunquan. Improving the Solution of Least Squares Support Vector Machines with Application to a Blast Furnace System. Journal of Applied Mathematics. 2012. Vol. 2012, no. 2012, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-993877
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-993877
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر