【摘 要】
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函数拟合通常是在有限的训练样本下对函数变量之间的关系做出预测，由于在实践中训练样本本身存在噪音和孤立点，用传统的方法进行函数拟合的效果不佳。考虑到不同特征对于回归问
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函数拟合通常是在有限的训练样本下对函数变量之间的关系做出预测，由于在实践中训练样本本身存在噪音和孤立点，用传统的方法进行函数拟合的效果不佳。考虑到不同特征对于回归问题相关程度的不同，研究了以灰色关联度作为权重的特征加权支持向量回归机算法，并推广运用于二维函数的回归拟合。仿真结果表明，灰色特征加权方法较传统支持向量回归机，具有更好的回归拟合能力。
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