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《中国核科学技术进展报告——中国核学会2009年学术年会论文集(第一卷·第6册)》2009年
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结构声振数据的相似性分析和预测

梅立泉  丁雪梅  张淑娟  
【摘要】:支持向量机是基于统计学习理论提出的一种新型学习机,它具有很好的推广能力,在处理小样本问题时可有效解决过学习问题。在处理非线性问题时可避免‘维数灾难'。本文主要研究支持向量回归机的参数选择及应用。求解路径算法很节省时间,可以对回归机的正则化参数进行优化,而模拟退火算法具有很好的全局寻优能力。对于复杂的实际问题,结合求解路径和模拟退火这两种算法,对结构声振数据进行回归分析和参数优化,数值结果显示这样可以选得合理的参数,使得模型具有好的预测能力。
【作者单位】:西安交通大学理学院
【分类号】:TB533

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