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支持向量机方法已成为数据挖掘中不可缺少的一项技术,它成为近年来数据挖掘技术的新热点。现有的支持向量机大多速度较慢,无法适应......
在未来较长时期内,我国电力工业发展的主力仍然是火力发电。因此,火电机组成为节能减排的重点对象。随着火电机组容量和参数的不断......
支持向量机是一种建立在统计学习理论基础上的机器学习方法,是结构风险最小化思想的具体实现。它在模型的复杂度和推广能力之间寻......
标准最小包含球（Minimum enclosing ball，MEB）模型的对偶问题可视为MEB问题并能够利用核心集向量机（Corevectormachine，CVM）实现大样本的......
为了有效避免传统最小闭包球算法的内核限制问题以及子二次规划问题（quadraticproblem，QP），提出了基于广泛内核的最小闭包球算法的入侵......
提出一种基于近似最小闭包球原理的中文博客（Blog）话题分类方法。根据近似最小闭包球原理,将支持向量机的优化求解转换为近似最小闭......
正则化多任务学习(regularized multi-task learning,r MTL)方法及其扩展方法在理论研究及实际应用方面已经取得了较好的成果。然......
针对支持向量数据描述面临的噪声数据敏感问题和大规模数据分类问题,提出面向大规模数据的模糊支持向量数据描述。该方法引入模糊......
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支持向量机(Support vector machine,SVM)作为一种经典的分类方法,已经广泛应用于各种领域中。然而,标准支持向量机在分类决策中面......
机器学习是人工智能的重要研宄课题之一,而分类和聚类是机器学习中的两个重要的研究课题,已广泛应用于自然语言处理、生物特征识别......
据估计,未来一段时间内火力发电仍将处于能源的主导地位。在国家相继提出了节能环保的各项政策后,提高燃烧效率和降低污染物排放成......
