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基于模糊最小二乘支持向量机和在线学习算法,提出了一种模糊最小二乘支持向量机的增量式算法。传统最小二乘支持向量机引入模糊加权系数后,有效地提高了其抗噪性能。同时利用递推的核函数计算方法增强了该算法的在线学习能力。仿真结果表明,这一算法在运算精度和运算速度上都优于传统的支持向量机算法。
在线模糊最小二乘支持向量机的时间序列预测
【摘 要】
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基于模糊最小二乘支持向量机和在线学习算法,提出了一种模糊最小二乘支持向量机的增量式算法。传统最小二乘支持向量机引入模糊加权系数后,有效地提高了其抗噪性能。同时利用
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州理工大学甘肃省有色金属新材料省部共建国家重点实验室
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2010年9期
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