作者：张智; 朱齐丹; 邢卓异支持向量机序列最小优化改进学习算法回归问题
摘要：支持向量机是一种优秀的学习方法，也是具有很好泛化性能的回归方法。但由于支持向量机算法实习复杂，效率低，严格限制了其应用，SMO算法的提出大大提高了支持向量机的学习效率。因此，借助SMO算法，便可以实现大样本集的非线性系统辨识和函数拟合。文中对回归问题的SMO算法作了详细介绍，并对其进行改进。然后研究了利用改进SMO算法的非线性系统辨识方法，给出了非线性系统的辨识的仿真结果，和一维二维函数的拟合仿真。并通过仿真，与原始算法进行了比较，显示了改进SMO算法的快速性。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
