一种新的最小二乘支持向量机算法.pdf下载

weixin_39820835 2019-12-03 08:00:21

最小二乘支持向量机一种新的最小二乘支持向量机算法
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最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine, LSSVM）是一种在机器学习领域广泛应用的模型，尤其在解决非线性分类和回归问题上。与传统的支持向量机（SVM）相比，LSSVM采用了不同的优化策略，从而...

提出了一种快速最小二乘支持向量机算法,在保证支持向量机推广能力的同时,算法的速度得到了提高,尤其是当训练样本数量较大时算法的速度优势更明显。新算法通过选择那些支持值较大样本作为训练样本,以减少训练样本数量...

为解决这一问题，研究人员提出了一种快速最小二乘支持向量机（Fast Least Squares Support Vector Machine，简称FLSSVM）分类算法。 最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machines，简称LSSVM）是SVM...

DESCRIPTION：本文提出了一种基于最小二乘支持向量机（LSSVM）的监测数据缺失值估计算法，采用粒子群算法（PSO）确定模型参数的优化组合，根据核电厂外围环境（剂量率变化特点），利用节点的历史监测数据和相邻节点...

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