小波相关向量机  

The Wavelet Relevance Vector Machine

作　　者：詹环[1] 王雪亭[1] 

机构地区：[1]广东海洋大学理学院,广东湛江524088

出　　处：《五邑大学学报（自然科学版）》2008年第1期58-62,共5页Journal of Wuyi University(Natural Science Edition)

摘　　要：将小波分析与相关向量机结合,提出了一种新的机器学习方法——小波相关向量机.在模拟数据和典型数据集上的实验表明,与经典的相关向量机相比,小波相关向量机可以更好地逼近任意函数,训练时间更短,并且在有噪音的情况下具有更好的鲁棒性.The Relevance vector machine （RVM） is a state-of-the-art machine learning algorithm in which the training procedure is in the framework of Bayesian. Experiments on simulated datasets and some popular benchmark datasets show that, compared with standard RVM, WRVM can approximate arbitrary functions better with fewer training time and more robustness under circumstances where data is corrupted by noise.

关 键 词：小波分析 相关向量机(RVM) 小波相关向量机(WRVM) 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]