【摘 要】
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由于湖泊富营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级之间关系复杂而且具有非线性特征。支持向量机是由Vapnik等人提出的建立在统计学习理论基础上的一种新的机器学习方
【机 构】
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污染控制与资源化研究国家重点实验室 南京大学环境学院 江苏南京 210093
【出 处】
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第六届亚太地区基础设施发展部长级论坛暨第二届中国城镇水务发展国际研讨会
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由于湖泊富营养化程度影响因素多,评价因素与富营养化等级之间关系复杂而且具有非线性特征。支持向量机是由Vapnik等人提出的建立在统计学习理论基础上的一种新的机器学习方法,由于其使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,解决了一些神经网络遗留的问题,又由于其应用了核函数思想,它可以较好的解决非线性问题,利用支持向量机多类分类算法,构建巢湖富营养化程度评价模型,取得较好的结果。
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