滤波—支持向量回归机

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本文是在支持向量机、支持向量回归机的理论基础上,提出了一个新的回归算法,即滤波-支持向量回归机的算法。该算法主要思想是:对于有噪声的样本数据,导致分类错误率比较高。为此,我们先进行滤波处理,然后用单参数约束下的支持向量回归机的算法进行训练得到分类器。该算法可提高样本的稳定性,增强了分类器的分辨能力。地基土物理数据分类的实验结果也显示了该算法是有效的,在一定程度上优于硬-带支持向量回归机的算法,使得分类准确率从57.7%提高到96.15%。
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