基于支持向量分类的水质分析应用研究

来源 :第四届全国信息获取与处理学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：susame1976

【摘要】

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支持向量机(SVM)是由V.Vapnik在统计学习理论(SLT)的基础上发展起来的一种新兴的用以解决小样本的机器学习方法.SVM能更好的代替传统分类器,特别是在高维数据空间具有较好的

【作者】

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郑一华徐立中黄凤辰

【机构】

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河海大学计算机及信息工程学院,南京,210098

【出处】

：

第四届全国信息获取与处理学术会议

【发表日期】

：

2006年8期

【关键词】

：

支持向量机支持向量分类水质分析统计学习地下水

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支持向量机(SVM)是由V.Vapnik在统计学习理论(SLT)的基础上发展起来的一种新兴的用以解决小样本的机器学习方法.SVM能更好的代替传统分类器,特别是在高维数据空间具有较好的泛化能力.本文采用支持向量分类(SVC)方法研究了这一理论在工程领域的应用-济南地下水水质的分析.实验获得了较好的分类结果.SVC在小样本下的地下水水质分析中展示了良好的模式识别性能.

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