2) support vector regression(SVR)
回归型支持向量机(SVR)
1.
Aiming at the problem of difficult system identification modeling for control system,an identification modeling system was designed for control system by using support vector regression(SVR).
针对非线性控制系统辨识建模较为困难的问题,利用回归型支持向量机(SVR)设计了一例控制系统的辨识建模系统。
3) support vector regression machine
支持向量回归机(SVR)
4) support vector machine for regression(SVR)
回归支持向量机(SVR)
5) support vector regression machine(ν-SVR)
支持向量回归机(ν-SVR)
6) least square support regression
最小二乘支持向量机回归(LS-SVR)
补充资料：支持向量机方法
支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解，是神经网络领域域取得的一项重大突破。与神经网络相比，它的优点是训练算法中不存在局部极小值问题，可以自动设计模型复杂度(例如隐层节点数)，不存在维数灾难问题，泛化能力强。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条