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基于支持向量机的曲线重建方法
被引:7
作者
:
王国锋
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
西北工业大学航天学院
王国锋
刘岩
论文数:
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机构:
西北工业大学航天学院
刘岩
论文数:
引用数:
h-index:
机构:
李言俊
机构
:
[1]
西北工业大学航天学院
来源
:
西北工业大学学报
|
2004年
/ 01期
关键词
:
支持向量机;
曲线重建;
函数逼近;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP301 [理论、方法];
学科分类号
:
081202 ;
摘要
:
基于统计学习理论 ( SLT)的支持向量机 ( SVM)在高维空间中表示复杂函数是一种有效的通用方法 ,也是一种新的、很有发展前景的机器学习算法。文中简要介绍了基于支持向量机的理论 ,并在此基础上提出了一种基于支持向量机 ( SVM)的曲线重建算法 ,最后给出了实验 ,证明了该方法的有效性。
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页码:33 / 36
页数:4
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支持向量机理论综述
[J].
萧嵘
论文数:
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南京大学软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系
萧嵘
;
王继成
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机构:
南京大学软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系
王继成
;
张福炎
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机构:
南京大学软件新技术国家重点实验室计算机科学与技术系
张福炎
.
计算机科学,
2000,
(03)
:1
-3
[2]
关于统计学习理论与支持向量机
[J].
张学工
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机构:
清华大学自动化系!智能技术与系统国家重点实验室北京
张学工
.
自动化学报,
2000,
(01)
:36
-46
[3]
模式识别[M]. 清华大学出版社 , 边肇祺等编著, 2000
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