基于支持向量机回归的曲线拟合

娄小燕; 刘白林

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基于支持向量机回归的曲线拟合

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在科学实验研究中,经常需要实验的观测数据,来寻求两个物理量之间近似的解析函数关系和曲线方程,这就是人们常说的数据拟合或曲线拟合,而且经常要从这些已知数据中总结规律,用以预报未知.本文引入支持向量机作为背景进行曲线拟合.此法能满足在小样本情况研究统计学习规律的理论,通过引入结构风险最小化准则来控制学习机器的容量,从而刻画了过度拟合与泛化能力之间的关系.

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来源
《科技信息》 |2009年第36期|441-442|共2页
作者
娄小燕; 刘白林;
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作者单位

西安工业大学计算机科学与工程学院;

西安工业大学计算机科学与工程学院;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
支持向量机; 曲线拟合;

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