基于回归树的支持向量机规则提取及应用

发布时间：2018-05-07 19:43

  本文选题：支持向量机 + 规则提取　； 参考：《计算机工程与应用》2017年06期

【摘要】：支持向量机(SVM)因为核函数应用内积运算造成了模型较强的"黑箱性"。目前SVM的"黑箱性"研究主要采用规则提取方法解决分类问题,而回归问题鲜有提及。针对回归问题,尝试性提出基于回归树算法的SVM回归规则提取方法,算法充分利用支持向量的特殊性以及回归树的优势,建立支持向量的决策树模型,成功提取出决策能力高,包含变量少,计算量小且容易读取的规则。通过标准数据集Auto MPG和实际的煤制甲醇生产数据集进行了验证,与其他算法对比分析结果表明,所提取的回归规则在训练精度和预测精度等方面都有一定程度的提高。
[Abstract]:Support Vector Machine (SVM) because kernel functions use inner product operations, the model has a strong "black box". At present, the "black box" research of SVM mainly uses the rule extraction method to solve the classification problem, but the regression problem is seldom mentioned. Aiming at the regression problem, a method of SVM regression rule extraction based on regression tree algorithm is proposed. The algorithm makes full use of the particularity of support vector and the advantage of regression tree, establishes decision tree model of support vector, and successfully extracts the decision ability of support vector. Rules that contain fewer variables, less computation, and are easy to read. It is verified by standard data set Auto MPG and actual data set of methanol production from coal. The results of comparison with other algorithms show that the extracted regression rules can improve the training accuracy and prediction accuracy to a certain extent.
【作者单位】： 内蒙古科技大学机械工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.21366017) 内蒙古科技大学大学生科技创新基金资助项目(No.2014060)
【分类号】：TP18

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本文编号：1858214