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基于统计学习理论的支持向量机是20世纪90年代发展起来的机器学习技术，它在解决小样本、非线性和高维模式识别问题中表现出特有优势。金刚石预测需了解矿体地质环境、遥感、物化探异常、指示物等多方面特征，利用SVM构建非线性函数，对金刚石进行预测，效果良好。
支持向量机在金刚石预测中的应用初探
【摘 要】
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基于统计学习理论的支持向量机是20世纪90年代发展起来的机器学习技术，它在解决小样本、非线性和高维模式识别问题中表现出特有优势。金刚石预测需了解矿体地质环境、遥感、物
【机 构】
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东华理工学院核工程技术学院，江西 抚州 344000
【出 处】
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深部地质过程与成矿预测暨深部找矿新技术新方法高级研讨会
【发表日期】
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2009年11期
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