基于正交最小二乘的可调核函数多输出回归模型

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2、ＴＥＲＳＴＨＥＳＩＳ－ｕｔＭｕｌｔｉｏｕｔｐＲｅｒｅｓｓｉｏｎＭｏｄｅｌｇｗｉｔｈＴｕｎａｂｌｅＫｅｒｎｅｌＢａｓｅｄｏｎＯｒｔｈｏｏｎａｌＬｅａｓｔＳｕａｒｅｓｇｑＡＴｈｅｓｉｓＳｕｂｍｉｔｔｅｄｉｎＰａｒｔｉａｌＦｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔｏｆｔｈｅＲｅｕｉｒｅｍｅｎｔｑＦｏｒｔｈｅＭ．Ｓ．ＤｅｇｒｅｅｉｎＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅＢｙＹｕＣｈａｎｇｚｈｏｎｇＰｏｓｔｒａｄｕａｔｅＰｒｏｒａｍｇｇＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒ

3、ＳｃｉｅｎｃｅＣｅｎｔｒａｌＣｈｉｎａＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：ＺｈａｎｇＭｅｎｇＡｃａｄｅｍｉｃＴｉｔｌｅ：ＡｓｓｏｃｉａｔｅＰｒｏｆｅｓｓｏｒＳｉｇｎａｔｕｒｅＡｒｏｖｅｄｐｐＡｐｒｉｌ．２０１６硕壬学位论文ＭＡ＇？ＳＴＥＲＳＴＨＥＳＩＳ华中师苑大学学化冷丈居准１化是巧和使用援权说巧居创性采巧本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研巧工作所取得的研究成果。除文中己经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或

4、集体己经发表或撰写过的研巧成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。作者签名：命长＾日期：《年ｉ月如日学侄冷文瓜权使用授权韦目本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定：，Ｐ学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中师范大学可将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可（＾采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研巧所将本学位论文收录到《

5、中国学位论文全文数据库》，并通过网络向社会公众提供信息服务。作者签名：导师签名；沸化■曰期：如／《年文月扣曰目期：义），炸Ｘ月。曰Ｊ＂＂本人己经认真阅读ＣＡＬＩＳ商校学位论文全文数据库发布章程，同意将本人＂＂＂＂的学位论文提交ＣＡＬＩＳ高校学位论文全文数据库中全文发布，并可按章程中的规定享受相关权益一。同煮论义据巧后滞后：□半年：□年；□二年发布。作者签名：觀导师签名枝十沸日期：＞《年Ｓ月日日期年主月。日３〇ｊ硕壬学位论文ＭＡ＇ＳＴＥＲＳＴＨＥＳＩＳ摘要核学习是现在

6、机器学习领域的热点问题，核方法的思想是利用核代入方式隐式地定义非线性映射空间，然后使用核画数代替高维恃征空间中向量的内积进行一计算。稀疏性和泛化能力是核函数模型的主要特性，也是评价个模型优劣的重一要指标，所！＾现在人们研究工作的重点是致力于构建个稀疏的核模型。现在，核函数模型在生产中的运用日益増多，比如：支持向量机，线性规划回归等。然而，这堅传统的方法都使用尺度固定的模型，也就是说模型中的核函数使用的参数固定不变。当要拟合随时间动态变化的包含噪声的样本数据时，传统的核函数模型就不得不使用更多的拟合项来迎

7、合这种变化，这样带来的结果无疑是破坏了表示的稀疏性，从而降低了模型的泛化能力。为了解决上述问题一，本文提出种构建稀疏模型的新思路，那就是模型中核函数的尺度参数采用可调的方式一。由于使用新方法构建的模型对于每个回归项来说都可根据变化自动地调节尺度，因此新模型在实际的应用中会表现得更加灵活。多输出模型具有更加广泛的应用领域和实际的应用背景，为此本文将新模型应用于多输出问题一。新模型采用正交最小二乘Ｗ贪婪的方式步步构建回归模型，求解每个回归项的核函数参数时，利用群捜索优化最小化残差目标函数。正交最小二乘法

8、作为构建稀疏网络的一种快速的方法，常用来非线性系统建模。因为该算法不仅简单有效，而且构建的模型有较低的复杂度和较强的泛化性能，所Ｗ在机器学习和智能控制领域备受青睐。群搜索优化基于动物的搜索行为和群体生活理论，如鸟、鱼等的觅食行为，是ＷＰ