粗糙集支持向量回归机混合算法的高效实现

"这篇论文是2009年由邓九英等人发表的，研究主题是基于粗糙集的支持向量回归机混合算法。该研究结合了粗糙集理论与支持向量机（SVM）的最小序列优化（SMO）算法，旨在提高回归学习的效率和性能。论文提及了广东省科技厅和广州市科技项目的资助背景，以及作者的研究方向涉及智能计算、数据挖掘和仿真技术。" 本文主要探讨了一种新的混合算法——RS-SMO-RA，它将粗糙集（Rough Set）与支持向量机（Support Vector Machine, SVM）的最小序列优化算法（Sequential Minimal Optimization, SMO）相结合，用于支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）。粗糙集理论被用来处理不精确的数据，通过生成分类数据的边界集，这些边界集可以替代原始样本作为训练集，从而减少训练过程中的样本数量和需要维护的支持向量的数量。 支持向量机是一种有效的机器学习模型，特别适用于小样本、非线性及高维模式识别问题。在支持向量回归中，SVM寻找最优超平面，该超平面能够最小化预测误差和最大化间隔。而SMO算法是求解SVM问题的一种有效方法，它通过解决一对非边界支持向量的KKT条件来逐步优化目标函数。 邓九英等人提出的RS-SMO-RA算法，在SMO-RA的基础上增加了生成边界样本的步骤，这有助于进一步优化模型的训练过程。通过仿真对比，研究证明了RS-SMO-RA算法在效率和学习结果性能方面优于传统的SMO回归算法。 关键词包括支持向量回归机、SMO回归算法、边界样本集和粗糙集，表明这篇论文的核心内容是关于如何利用粗糙集的理论来优化SVM在回归任务中的性能，特别是在处理不精确数据时的效率提升。中图分类号和文献标识码则分别对应于计算机科学技术领域的分类和学术文章的标识。 这篇论文为解决复杂数据环境下的回归问题提供了一个新颖且高效的解决方案，结合了两种强大的工具：粗糙集的简化数据处理能力和SVM的高效学习机制。这种混合算法对于数据挖掘、机器学习以及预测模型的构建等领域具有重要的理论与实践意义。