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基于支持向量机的曲线重建方法

作者:王国锋; 刘岩; 李言俊支持向量机曲线重建函数拟合逼近神经网络统计学习理论机器学习

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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西北工业大学学报

《西北工业大学学报》(双月刊)创刊于1957年,由中华人民共和国工业和信息化部主管,西北工业大学主办,CN刊号为:61-1070/T,自创刊以来,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《西北工业大学学报》主要发表该校科研成果,包括航空航天、热能工程、电子工程、自动控制工程、金属材料及热处理、高分子材料、机械学与机械制造工程、检测技术与仪器、计算机应用与软件、信息系统工程、工业企业管理等方面的学术论文和技术报告。

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