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基于支持向量机的曲线重建方法 被引量:7
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作者 王国锋 刘岩 李言俊 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期33-36,共4页
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... 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。 展开更多
关键词 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
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A Partial Approximation Shepard Method Based on Cardinal Spline About Messy Data 被引量:1
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作者 聂卉 曾龙 罗笑南 《Journal of Mathematical Research and Exposition》 CSCD 北大核心 2003年第2期237-240,共4页
With regards to Shepard method, in the paper, we present a better one based on partial approximation to fit messy data. In the method, partial cubic cardinal spline function is chosen as weight function (?)(x) in the ... With regards to Shepard method, in the paper, we present a better one based on partial approximation to fit messy data. In the method, partial cubic cardinal spline function is chosen as weight function (?)(x) in the Shepard formula which is (?)(x)∈C2 and has good attenuation characteristics. So the traditional Shepard method is improved and the better results can be achieved in practical applications. 展开更多
关键词 Shepard method messy data fitting partial approximation cardinal spline
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