最小二乘模糊支撑向量机研究
何敏藩
佛山科学技术学院,信息科学与数学系,广东,佛山,528000
摘要：支撑向量机是以统计学习理论为基础,以结构风险最小化(Structure Risk Minimization, SRM)为原则的新型学习机,已经广泛地用于模式识别、回归估计、函数逼近、密度估计等方面.在对已有的分类问题的SVM算法的研究分析基础上,结合Lin和Wang提出的模糊支撑向量机模型和现有的最小二乘支撑向量机模型得出最小二乘模糊支撑向量机模型.
关键词：支撑向量机模糊支撑向量机最小二乘模糊支撑向量机
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
论文发表日期：2008-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 17-19,23 )
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