在传统SVM的分类求解算法中,由于严格凸的无约束最优化问题中单变量函数x+是不可微的,不能使用通常的最优化的算法进行求解。三次H......

光滑化正号函数在数据挖掘的支持向量机模型等领域中具有重要意义。利用Newton-Hermite插值方法得到了正号函数的一类多项式光滑函......

对成组数据下加速失效模型的回归参数提出一种光滑估计方法.设计一种重抽样方法估计渐近协方差阵,并进行了数值模拟计算.结果表明,......

在传统SVM的分类求解算法中，由于严格凸的无约束最优化问题中单变量函数x＋是不可微的，不能使用通常的最优化的算法进行求解。三次Herm......

在传统支持向量机的分类求解算法中,严格凸的无约束最优化问题中单变量函数＋是不可微的。三次样条插值多项式光滑的支持向量机模型......

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基于金融时间序列的近期数据对未来的影响会大于早期数据,对应用于金融时间序列预测的支持向量机方法进行改进,给出了不等权重支持......

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