10.3321/j.issn:0254-3087.2006.z3.209
基于支持向量分类的水质分析应用研究
支持向量机(SVM)是由V.Vapnik在统计学习理论(SLT)的基础上发展起来的一种新兴的用以解决小样本的机器学习方法.SVM能更好的代替传统分类器,特别是在高维数据空间具有较好的泛化能力.本文采用支持向量分类(SVC)方法研究了这一理论在工程领域的应用-济南地下水水质的分析.实验获得了较好的分类结果.SVC在小样本下的地下水水质分析中展示了良好的模式识别性能.
支持向量机、支持向量分类、水质分析
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TP3(计算技术、计算机技术)
2006-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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