期刊文章详细信息
加权支持向量回归算法
Weighting Support Vector Regression Algorithm
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]中南大学铁道校区科学研究所 [2]五邑大学智能技术与系统研究所,广东江门529020
基 金：广东自然科学基金(021349)
年 份：2003
卷 号：30
期 号：11
起止页码：38-39
语 种：中文
收录情况：BDHX、BDHX2000、CSA、CSCD、CSCD2011_2012、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊
摘 要：1引言 Vapnik等人根据统计学习理论提出的支持向量机学习方法[1],近年来受到了国际学术界的广泛重视.支持向量机的最大特点是根据Vapnik结构风险最小化原则,尽量提高学习机的泛化能力,即由有限的训练集样本得到的小的误差能够保证对独立的测试集仍然保持小的误差.
关 键 词：加权支持向量回归算法 人工智能 优化形式 模式识别
分 类 号：TP18] TP301.6]
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