暂无评论
为了解决传统的有机碳含量TOC测量方法成本高和无法获得TOC含量连续分布的问题,提出了一种TOC含量的统计预测方法。由于地层的岩性的不同,TOC含量的差异非常大,因此,首先对原始的测井数据聚类,通过聚
本文所探讨的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)专门解决小样本问题,以结构风险最小化为原则寻找全局最优解。在预测沼气中CH4浓度时,本文首次尝试把温度作为影响探测器输出的重要
致谢 在中国矿业大学的三年时光是短暂的但是却在人生漫漫长河中弥足珍贵 在这里有很多感动汗水和快乐在此我要向帮助过我的老师同窗及家人致 以最深的感谢 首先我要对我的导师丁世飞教授致以最深的感谢从研一开始
论文研究-基于支持向量机的分布数据挖掘模型DSVM.pdf, 针对分布环境的数据挖掘要求,提出了基于支持向量机的分布数据挖
半监督支持向量机回归模型研究,冀杰,程玉虎,利用支持向量机和K近邻学习器的优点,提出一种半监督支持向量机回归模型。支持向量机通过选择高置信度的未标记样本加以标记,并��
:支持向量机(support vector machines)是一种建立在统计学习理论基础之上的机器学习方法。基于支持向量机在处理小 样本、高维数及泛化能力强等方面的优势,该文提出了一种根据结构风险最
SupportVectorMachines:使用支持向量机和支持向量分类器预测人群
基于时间序列的支持向量机在股票预测中的应用股票预测
本软件为基于最小二乘支持向量机预测,matlab源代码,内有详细使用教程,特别容易学,使用也简单,结果精度也较高,适合做研究用
使用支持向量机进行预测。调用示例:in=load('testData.txt');SVM(in(:,2:12),in(:,1),3)
暂无评论