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传统的统计学研究的是假定样本数目趋于无穷大时的渐近理论，现有的机器学习方法大多是基于这个假设。然而在实际的问题中，样本数往往......
支持向量机是一种新的机器学习方法。该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点。支持向量函数回归是支持向量机的一个重要分支，由......
传统支持向量机是近几年发展起来的一种基于统计学习理论的学习机器,在非线性函数回归估计方面有许多应用。最小二乘支持向量机用......
支持向量机(SVM)是依据Vapnik统计学习理论发展起来的，以结构风险最小化(SRM)为原则的学习方法系统。支持向量机最初用于解决模式识......
SVM（支持向量机）是一种应用广泛的机器学习分类、回归和完成其他学习任务的方法。文章简要介绍了支持向量机的原理,并以一维数据为基......
针对岩土工程影响因素的极其复杂性，引入支持向量机方法，给出了应用支持向量回归解决问题的基本原理与算法步骤。以矿山周边建筑物爆......
图像插值过程实际上是利用已有的像素点来估计与这些像素点相邻的未知像素的颜色。可将一幅图像视为由像素坐标映射而成的二维颜色......
提出一种基于压缩感知（Compressive sensing,CS）和多分辨分析（Multi-resolution analysis,MRA）的多尺度最小二乘支持向量机（Least squar......
支持向量机(SVMs)是由Vapnik提出的一种建立在统计学习理论上的新方法。这种方法被深入地研究并广泛应用在诸如分类和回归问题上。......
由于经济全球化的影响日益增强,各个行业的企业都面临着越来越激烈的竞争。为了能够在激烈的竞争中生存下来,各地区各行业的企业必......
外汇储备是国际货币体系的核心,也是国际金融领域的重要问题,它关系到各国调节国际收支和稳定货币汇率的能力,一直受到国际金融机......
本文在组合优化和函数回归的背景下,展开了对遗传算法和最小二乘支持向量机的理论与应用研究,重点研究了遗传算法对广义旅行商问题......
提出了一种基于支持向量机回归的去噪方法.传统的统计学理论的去噪方法由于训练样本数的限制,在实际应用中普遍存在推广能力不足的......
本文以统计学习理论为基础,研究了最小二乘支持向量机算法的理论及应用,主要研究了最小二乘支持向量机回归与分类的关系及对多类分......
