基于Matlab的最小二乘支持向量机的工具箱及其应用

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

最小二乘拟合计算量小。

LAMBDA方法应用于GNSS单频单点载波相位定位时，其整周模糊度的搜索域过大，解算速度过慢，制约了单频单点精确定位技术的应用。针对这一问题，结合粗糙整数映射理论，提出变粒度搜索算法，通过改善整周模糊

对于一类参数未知的非线性离散系统,自适应直接广义提出了一种基于在线最小二乘支持向量机(OLS–SVM)的预测控制方法。 在该方法中,使用OLS–SVM直接设计控制器,并改进了投影引入了基于跟踪误差的自

鉴于传统在线最小二乘支持向量机在解决时变对象的回归问题时, 模型跟踪精度不高, 支持向量不够稀疏, 结合迭代策略和约简技术, 提出一种在线自适应迭代约简最小二乘支持向量机. 该方法考虑新增样本与历史数

无轴承同步磁阻电机是一个复杂的多变量、强耦合非线性系统, 实现其非线性动态解耦控制是无轴承同步 磁阻电机稳定运行的前提. 在推导其数学模型的基础上, 采用最小二乘支持向量机的方法得到无轴承同步磁阻电机

基于最小二乘支持向量回归机的盲均衡算法，王振朋，韩应征，支持向量机是解决有限样本学习的有效工具，由于其具有优良的泛化性能，本文提出了一种基于最小二乘支持向量回归机的盲均衡算法，

基于改进混沌粒子群算法的最小二乘支持向量机短期负荷预测，李劲秋，王韶，针对目前采用最小二乘支持向量机进行电力系统短期负荷预测时，运用混沌粒子群算法选取参数不能完全解决早熟，导致精度下降的问题

对连续属性数据进行关联规则提取是一个重要的课题，构造了一种新的遗传算法模型，在结构上采用三段式染色体，将连续属性离散化、属性约简和关联规则提取集成在一起，并将小生境引入到遗传算法中避免“早熟”现象。实

为了克服小波变换在二维空间分析的缺陷,提出了基于快速离散曲波(Curvelet)变换的虹膜识别改进算法。利用能有效捕捉图像边缘信息的Curvelet 变换对虹膜图像进行分解,提取低频子带系数矩阵的均值