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支持向量回归及其在农产品成分分析中的应用
被引量:
3
1
作者
刘解放
侯振雨
吴亮
《广东农业科学》
CAS
CSCD
2007年第12期148-150,共3页
介绍了近年来新兴的一种处理非线性分类、回归等问题的机器学习方法——支持向量机(SVM)方法。支持向量机基于结构风险最小化原理,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,对未来样本有较好的泛化能力。阐述了支持...
介绍了近年来新兴的一种处理非线性分类、回归等问题的机器学习方法——支持向量机(SVM)方法。支持向量机基于结构风险最小化原理,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,对未来样本有较好的泛化能力。阐述了支持向量回归的理论基础、研究现状,及其在农产品成分分析中的应用。
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关键词
机器学习
支持向量机
农产品成分
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职称材料
题名
支持向量回归及其在农产品成分分析中的应用
被引量:
3
1
作者
刘解放
侯振雨
吴亮
机构
河南科技学院数学系
出处
《广东农业科学》
CAS
CSCD
2007年第12期148-150,共3页
基金
河南省科技发展计划项目(0624420016)
河南省教育厅科技攻关计划项目(2007150018)
文摘
介绍了近年来新兴的一种处理非线性分类、回归等问题的机器学习方法——支持向量机(SVM)方法。支持向量机基于结构风险最小化原理,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,对未来样本有较好的泛化能力。阐述了支持向量回归的理论基础、研究现状,及其在农产品成分分析中的应用。
关键词
机器学习
支持向量机
农产品成分
分类号
O234 [理学—运筹学与控制论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持向量回归及其在农产品成分分析中的应用
刘解放
侯振雨
吴亮
《广东农业科学》
CAS
CSCD
2007
3
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