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搜索结果: 1-3 共查到应用统计数学 SVM相关记录3条 . 查询时间(0.263 秒)
提出了一种基于支持向量机(SVM)的柔性生产模式下生产过程质量智能预测方法.该方法基于结构风险最小化, 能较好地解决小样本学习问题,避免了人工神经网络等智能方法在训练时所表现出来的过学习、泛化能力弱等缺点.实验表明: 该方法具有预测精度高、速度快、容易实现等优点,为柔性生产模式下的生产过程质量预测提供了一种切实有效的方法.
讨论密度函数的非参数估计问题,提出了一种修正的支持向量机(SupportVectorMachines,简记为SVM)方法,修正SVM法是在SVM方法的基础上进行简单改进而得到的,它是基于概率理论的概率大的事件其对应的样本数目会比概率小的事件的对应的样本数目多一些这一先验性质而产生的,这样估计的函数能更好地近似真正的密度函数.同时,由于密度函数的估计问题是不适定的,文中密度函数估计采用了正则化技术处...

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