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支持向量机在物理实验中的应用

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摘要

回归型支持向量机方法SVR具有很好的学习性能。本文结合两个物理实验提出了利用SVR方法对实验数据进行曲线拟合,并与最小二乘法的方法进行了比较。实验表明其在精度上优于最小二乘法的方法,在对复杂曲线拟合时效果尤为明显。

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来源
《安庆师范大学学报：自然科学版》 |2005年第2期|64-66|共4页
作者
丁蕾; 朱德权; 陶亮;
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作者单位

安徽大学计算机科学与技术学院;

安庆师范学院物理系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
支持向量机; 曲线拟合; 物理实验;

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