【摘 要】
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支持向量机(SVM)是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。本文从SVM的理论分析切
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支持向量机(SVM)是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。本文从SVM的理论分析切入,阐述了SVM的基本原理、特性,提出用回归函数估计SVM进行建模来解决感官评估多类划分问题,并对其实际应用进行了算法选择、参数设计和实验验证。
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