基于鲁棒学习的最小二乘支持向量机及其应用

张淑宁¹，王福利^1,2，尤富强^1,2，贾润达¹

1. 东北大学信息科学与工程学院2. 东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室

摘 要：鉴于最小二乘支持向量机比标准支持向量机具有更高的计算效率和拟合精度,但缺少标准支持向量机的鲁棒性,即当采样数据存在奇异点或者误差变量的高斯分布假设不成立时,会导致不稳健的估计结果,提出了一种鲁棒最小二乘支持向量机方法.该方法在最小二乘支持向量机基础上,通过引入鲁棒学习方法来获得鲁棒估计.仿真分析及某湿法冶金厂的应用实例验证了该方法的可行性和有效性.

关键词：最小二乘支持向量机;奇异点;鲁棒学习;鲁棒估计;草酸钴合成过程;