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吉林省科技发展计划基金(20070703)

作品数：1 被引量：14H指数：1
相关作者：杨晓伟吴春国杨滨周春光黄岚更多>>
相关机构：华南理工大学中国科学院自动化研究所吉林大学更多>>
发文基金：吉林省科技发展计划基金国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇迭代
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇支持向量机回...
  • 1篇支持向量机回...
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应迭代
  • 1篇最小二乘
  • 1篇向量
  • 1篇向量机

机构

  • 1篇吉林大学
  • 1篇华南理工大学
  • 1篇中国科学院自...

作者

  • 1篇梁艳春
  • 1篇黄岚
  • 1篇周春光
  • 1篇杨滨
  • 1篇吴春国
  • 1篇杨晓伟

传媒

  • 1篇电子学报

年份

  • 1篇2010
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法被引量：14
2010年
基于最小二乘支持向量机回归算法,本文在前期工作的基础上进行了扩展,提出了更加详尽的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法.与标准的LSSVR相比,本文提出的算法在学习新样本的时候利用了已有的学习结果,可以快速获得新的学习机.模拟结果表明,自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法能够自适应地确定支持向量的数目,保留了QP方法在训练SVM时支持向量的稀疏性,在相近的回归精度下,该算法极大地提高了标准LSSVR学习的速度.
杨滨杨晓伟黄岚梁艳春周春光吴春国
关键词：支持向量机自适应迭代最小二乘
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共1页<1>
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