一种改进的带有Pinball损失的一般双子支持向量机  

An Improved General Twin Support Vector Machine with Pinball Loss

作　　者：马龙 廖均淋 彭建文 MA Long;LIAO Jun-lin;PENG Jian-wen(School of Mathematics Sciences,Chongqing Normal University,Chongqing 401331,China)

机构地区：[1]重庆师范大学数学科学学院,重庆401331

出　　处：《数学的实践与认识》2020年第12期102-110,共9页Mathematics in Practice and Theory

基　　金：重庆市基础科学与前沿技术研究(重点)(cstc2015jcyjBX0029);国家自然科学基金面上项目(11171363)。

摘　　要：针对于二分类问题,提出一种改进的带有Pinball损失的一般双子支持向量机,实现了结构风险最小化原则.数值实验表明所提算法相比于其他算法具有一定的优越性,并验证了所提算法对交叉数据集和含有噪声的数据集的可行性和有效性.In order to deal with the two-classification problem,this paper proposes an improved general twin support vector machine with pinball loss(IPin-GTSVM)and it implements the structural risk minimization principle.Numerical experiments show that the proposed algorithm is better than other algorithms,and it is proved that the feasibility and validity of the proposed algorithm for cross data sets and UCI data sets with noises.

关 键 词：二分类问题 Pinball损失 双子支持向量机 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]