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针对目前小样本容量的捷联惯组误差系数预测精度不高的问题,采用最小二乘支持向量机（LS-SVM）对捷联惯组误差系数进行了预测研究,并以......
针对目前小样本容量的捷联惯组误差系数预测精度不高的问题，采用最小二乘支持向量机（LS—SVM）对捷联惯组误差系数进行了预测研究．并以......
针对目前小样本容量的陀螺漂移误差系数预测精度不高的问题,文中采用支持向量回归算法对陀螺漂移误差系数进行了预测研究,并以某型......
应用支持向量回归算法预测小样本问题，可以取得较高的预测精度，但是支持向量回归算法本身的参数选取缺乏科学方法，一般通过交叉验证确......
针对目前通用的均值估计法和AR（P）模型直接预测法对捷联陀螺漂移误差系数预测精度不高的情况，对AR（P）模型直接预测法进行了改进，建立了基......
针对目前小样本容量的捷联惯组误差系数预测精度不高的问题，采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对捷联惯组误差系数进行了预测研究，并以......
由于惯导系统的使用寿命短,客观测试数据是小样本数据,传统支持向量机预测方法虽能根据小样本的客观数据预测出惯性制导系统误差,......
