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水资源短缺风险的支持向量机应用研究

         

摘要

The superioyity of support vector machine is the dominant position at simulated distinguishability from small sample , nonlin-ear and high dimentional pattern .Considering the severe riality of growing water scarcity in Beijing , the paper takes the feature extrac-tion algorithm used to the risk factors extraction of water resource .It is of great significance for maintaining social economy and continu-ous development to analyse with support vector machine .%分析了支持向量机特征提取算法,支持向量机算法的优点是在小样本、非线性以及高维度模式识别中拥有的最优性能。随着近几年北京市水资源日益短缺的严峻事实,本文将支持向量机特征提取算法应用到北京市水资源短缺风险的主要因素提取方面,此分析对水资源短缺分享的研究对维护社会经济的稳定、可持续发展战略的实施具有重要意义。

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