【摘 要】
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支持向量机（SVM）是由Vapnik等人提出的建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法，最初用于解决二分类问题。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则，使它较
【机 构】
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北京石油化工学院数理部,吉林大学地球探测科学与技术学院
【基金项目】
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国家“973”项目(G1999045705)
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支持向量机（SVM）是由Vapnik等人提出的建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法，最初用于解决二分类问题。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则，使它较好地解决了小样本情况下的学习问题。又由于采用了核函数思想，使它将非线性问题转化为线性问题来解决，降低了算法的复杂度。利用支持向量机多类分类算法，构建湖泊水环境评价模型。实验结果表明，该方法能够正确地对湖泊水环境质量进行分类评价。
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