【摘 要】
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支持向量回归机问题的研究远没有像支持向量机问题成熟完善,支持向量回归机对函数拟合（回归逼近）具有重要的理论和应用意义。借鉴分类问题的有效算法,将其推广到回归问题中来,
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（10171055）,山东省自然科学基金项目（2007ZRB019FK）山东省教育厅科技计划基金项目.
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支持向量回归机问题的研究远没有像支持向量机问题成熟完善,支持向量回归机对函数拟合（回归逼近）具有重要的理论和应用意义。借鉴分类问题的有效算法,将其推广到回归问题中来,针对Lagrange支持向量机（LSVM）算法,提出了有效的Lagrange支持向量回归机（LSVR）算法,在若干不同维数的数据集上,对LSVR算法、ASVR算法和LibSVM算法进行数值试验,并进行比较分析。数值试验表明LSVR算法是有效的,与当前流行的求解支持向量回归机的算法相比,在时间和正确度上都有一定的优势。
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