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文章根据统计资料数据,应用马尔科方法修正的SVM模型对中国科技人才资源进行预测和研究,对比传统预测模型中的离散灰色GM（1,1）模型,发现马尔科方法修正的SVM模型具有更高的拟合精度,为科技人才资源预测提供了一种新方法。
马尔科夫方法修正的SVM模型在科技人才资源预测中的应用
【摘 要】
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文章根据统计资料数据,应用马尔科方法修正的SVM模型对中国科技人才资源进行预测和研究,对比传统预测模型中的离散灰色GM（1,1）模型,发现马尔科方法修正的SVM模型具有更高的拟合
【机 构】
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东华理工大学数学与信息科学学院
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2011年11期
【基金项目】
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江西省教育厅科技资助项目（GJJ10500）, 江西省高校人文社科研究项目（JJ1104）
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