【摘 要】
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支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法,提出了实现回归支持向量机的一种改进的SMO(
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支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法,提出了实现回归支持向量机的一种改进的SMO(sequential minimal optimization)算法,给出了两变量子优化问题的解析解,设计了新的工作集选择方法和停止条件,仿真实例说明,所提出的SMO算法比原始SMO算法具有更快的运算速度.
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