Resumen

El problema de robustez de la máquina de vectores de soporte proximal clásica para estimación de regresión (PSVR) al enfrentarse a muestras en presencia de valores atípicos se aborda en este artículo. La correntropía es una medida de similitud local entre dos variables arbitrarias y se ha demostrado que es insensible a ruidos y valores atípicos. Basado en el criterio de correntropía máxima (MCC), se propone un marco robusto de PSVR basado en correntropía, denominado RPSVR-MCC. Se emplea el método de optimización de medio cuadrático para resolver la optimización resultante, y se desarrolla un algoritmo iterativo para resolver RPSVR-MCC. En cada iteración, la optimización compleja se puede convertir en un sistema lineal de ecuaciones que puede resolverse fácilmente mediante técnicas de optimización ampliamente populares. Los resultados experimentales en conjuntos de datos sintéticos y conjuntos de datos de referencia del mundo real demuestran la efectividad del método propuesto. Además, la superioridad

• Materias:Sensores Seguridad informática Rendimiento del hardware Matriz
• Subjects:sensors Computer security Hardware performance Matrix
• Palabras claves:Robustez; Máquina de vectores de soporte proximal; Correntropía; Valores atípicos; RPSVR-MCC; Optimización
• Keywords:Robustness; Proximal support vector machine; Correntropy; Outliers; RPSVR-MCC; Optimization