10.3969/j.issn.1008-0171.2008.04.005
最小二乘模糊支撑向量机研究
支撑向量机是以统计学习理论为基础,以结构风险最小化(Structure Risk Minimization, SRM)为原则的新型学习机,已经广泛地用于模式识别、回归估计、函数逼近、密度估计等方面.在对已有的分类问题的SVM算法的研究分析基础上,结合Lin和Wang提出的模糊支撑向量机模型和现有的最小二乘支撑向量机模型得出最小二乘模糊支撑向量机模型.
支撑向量机、模糊支撑向量机、最小二乘模糊支撑向量机
26
TP391(计算技术、计算机技术)
2008-12-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
17-19,23