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期刊论文
基于支持向量机的曲线重建方法
基于支持向量机的曲线重建方法
来源 :西北工业大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cowboy94
【摘 要】
:
基于统计学习理论(SLT)的支持向量机(SVM)在高维空间中表示复杂函数是一种有效的通用方法,也是一种新的、很有发展前景的机器学习算法.文中简要介绍了基于支持向量机的理论,
【作 者】
:
王国锋
刘岩
李言俊
【机 构】
:
西北工业大学
【出 处】
:
西北工业大学学报
【发表日期】
:
2004年1期
【关键词】
:
支持向量机
曲线重建
函数拟合逼近
神经网络
统计学习理论
机器学习
Convergence of numerical methods
Learning alg
【基金项目】
:
航天科技创新项目,西北工业大学校科研和教改项目
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基于统计学习理论(SLT)的支持向量机(SVM)在高维空间中表示复杂函数是一种有效的通用方法,也是一种新的、很有发展前景的机器学习算法.文中简要介绍了基于支持向量机的理论,并在此基础上提出了一种基于支持向量机(SVM)的曲线重建算法,最后给出了实验,证明了该方法的有效性.
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