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带特征筛选的支持向量回归算法，赵红军，颜亮，支持向量回归(SVR)可以有效对小样本数据进行回归分析，它通过求解一个凸二次优化问题得到全局最优解，避免了神经网络方法中的局部�
支持向量机在杂草分类中的应用，朱伟兴，朱哓芳，本文利用计算机图像处理技术和支持向量机识别方法研究了杂草的分类。首先对采集到的杂草叶片彩色图像进行预处理和分割，提取各类
论文研究-基于支持向量机的客户流失预测模型.pdf,
基于类中心设计隶属度函数的模糊支持向量机能有效地解决支持向量机对噪声或孤立点敏感度高的问题，但是，由于它对支持向量赋予较小的隶属度，从而降低了其分类作用。基于此，提出一种新的隶属度函数设计方法；同时，
支持向量机在步态分类中的应用，张云，，由Vapnik及其合作者提出的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种新型机器学习方法，因其出色的学习能力，已成为当前国际机器学习界�
在对防护工程损伤影响因素分析的基础上，建立了基于支持向量机的防护工程损伤评估模型，完成从评估指标到损伤指数的非线性映射。结合历年来我国发生滑坡地质灾害情况时坑道工事的实际数据对模型进行了验证。计算结果
基于辅助分类策略的概率支持向量机,王剑锋,杨胜,提出一个新的基于概率估计的支持向量机模型。通过定义相应样本数据点的概率估计值,以及相应的数据样本点到超平面的距离,来形成
加快支持向量机训练速度的新算法，韩晓明，谢克明，针对支持向量机面对大样本数据训练速度比较慢的缺点，提出了一种改进算法。基于支持向量的本质特点，利用数理统计中的方差对输入
为解决Folksonomy存在垃圾标签的问题，提出垃圾标签检测模型。利用向量空间模型表征用户特征，再用支持向量机将Folksonomy用户二分类。通过检测出隐藏在正常用户群体中的垃圾投放人，以此减少垃
投影孪生支持向量机（PTSVM）是最近提出的一种具有较好泛化性能的分类模型，但由于采用内点算法求解二次规划问题，PTSVM的训练速度较慢。针对该缺陷，提出一种快速的、基于几何算法的PTSVM（GPTS
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