用于回歸估計(jì)的支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、參縋吠學(xué)碩士學(xué)位論文用于回歸估計(jì)的支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)算法硬應(yīng)用LearnIngAIgOrjthmsnndAppli∞tiOnsoftheSVMforRcg恥ssiOn姓名學(xué)科專業(yè)研究方向指導(dǎo)教師完成時(shí)間丁蕾電路與系統(tǒng)多維信號(hào)處理陶亮2005年5月圳r同門估計(jì)的支持向域機(jī)的算法及應(yīng)州LearningAlgorithmsandApplicationsoftheSVMforRegressionAbstractSupponVectorMachin

2、e(SVM)basedonthestatisticalleamingtheoryisanewmachinelearningmethod，whichwasdeVelopedbyv巾nikandhisteamin1995theSVMhasbecomethehotspotinthefieldofmachine1earningbecauseofitsexcellentleamingperformanceSupponVectorMachinefo

3、rregression(SVR)hasrecentlyattractedgro、vingresearchinterestduetoitsobviousadvantagessuchasnonlinearmnction印proximationwitharbitraryaccuracy’andgoodgeneralizationability，uniqueandgloballyoptimals01utionsButitstheoretical

4、systemhasmuchroomforimprovememandtherealizationoftheIeamingalgorithmhasmanyproblemsfors01utionHowtodesignSVR1eamingalgorithmsWhicharebomfastandValidhasbecomethebotlleneckinpractical印plicationsofSVRMoreoVer’jtsresearchina

5、ppljcationsneedstobeenhallcedInthisdissenation，someexiStingSVR1eamingalgorithmsarenrstlyintroducedByinferenceaIldViaimprovedmathematicalfomulas，anewSVRlearningalgorithm—LagrangianSupportVectorMachineforRegression(LSVM—R)

6、ispresentedThensomeapplicationsarestudiedTheSVRandLSVM—Rbasedmethodsarepresentedtodetem“neserumch01ester01levelsfromthemeasurementsofspectralcontentofabloodsampleinmedicalscience，whicharecomparedwiththeBPnetworkbasedmeth

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