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最小二乘支持向量机的研究与应用 被引量:18

Research and Application of LS-SVM
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摘要 支持向量机是近年来机器学习领域出现的新的分类方法。在介绍支持向量机的基本原理及基于最小二乘支持向量机算法的基础上,结合一个实例阐述了最小二乘支持向量机在预测方面的应用,通过MATLAB仿真实验,结果表明该方法是有效的。 Support Vector Machine , a kind of machine learning mothod, can efficiently solve the classification problem. The method based on SVM and algorithm on LS--SVM are discussed. Then LS--SVM is applied to prediction of an example. The experiment has been finished in MATLAB. The experimental results show that the method is efficient.
作者 冯学军
出处 《安庆师范学院学报(自然科学版)》 2009年第1期112-113,121,共3页 Journal of Anqing Teachers College(Natural Science Edition)
关键词 支持向量机 最小二乘法 预测 SVM, Least -- Squares, prediction
  • 相关文献

参考文献6

二级参考文献24

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共引文献96

同被引文献144

引证文献18

二级引证文献68

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