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加权支持向量回归算法研究

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毕业论文范文题目：加权支持向量回归算法研究，论文范文关键词：加权支持向量回归算法研究
加权支持向量回归算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是Vapnik等人根据统计学理论提出的一种机器学习方法。它是建立在VC维和结构风险最小化原则基础上的,利用核函数把非线性可分数据映射到高维特征空间,使其在高维特征空间中线性可分,同时利用核（本文此处忽略..）函数计算内积可避免维数灾难。由于支持向量机具有较好的学习性能和泛化能力,该技术已成为机器学习的热点,并在很多领域得到成功应用,如模式识别、图像分析、预测等方面。支持向量回归算法是Vapnik在定义了ε-不敏感损失函数的基础上提出来的,简称ε-SV（略..）R算法。在ε-SVR中,输入样本被等同对待,每个样本的松弛项被赋予相同的惩罚因子,所以当样本中存在噪声或野点时,导致SVM在这些点较为敏感,由此产生过拟合现象。针对这种情况,2002年LinCF等将模糊隶属度的概念引入到SVM分类中,提出了模糊支持向量机（文章此处忽略..）(FuzzySupportVectorMachine,简称FVSVM)的概念,根据不同输入样本对分类贡献的不同,赋予不同的隶属度,将噪声和野点与有效样本区分开。本文在介绍了统计学与支持向量机分类与回归理论的基础上,对加权支持向量回归权值的确定方法进行（本文此处忽略..）了研究。根据每个样本偏离数据域程度的不同赋予不同的权值,使噪声点的权值接近于一个很小的实数,以减小对回归函数的影响。在确定权值的训练中,采用线性规划下的一类分类方法。实验证明,该方法减小了回归误差,提高了SVM的抗噪能力。

以上为本篇毕业论文范文加权支持向量回归算法研究的介绍部分。

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