[1]张芬 陶亮.一种改进的SVM回归估计算法[J].计算机技术与发展,2008,(09):57-59.
　ZHANG Fen,TAO Liang.Improved SVM Regression Using a New Algorithm[J].,2008,(09):57-59.
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一种改进的SVM回归估计算法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2008年09期
页码:
57-59
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Improved SVM Regression Using a New Algorithm
文章编号:
1673-629X（2008）09-0057-03
作者:
张芬1 陶亮2
[1]安徽大学电子科学与技术学院[2]安徽大学计算机科学与技术学院
Author(s):
ZHANG Fen;  TAO Liang
[1]School of Electronic Science and Technology, Anhui University[2]School of Computer Science and Technology, Anhui University
关键词:
支持向量机; 回归估计算法; 学习速度; 回归估计精度
Keywords:
support vector machine;  regression estimation algorithm; learning speed;  regression estimation precision
分类号:
TP181
文献标志码:
A
摘要:
支持向量机是一种基于结构风险最小化原理的学习技术，也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法。目前，如何设计快速有效的回归估计算法仍然是支持向量机实际应用中的问题之一。文中对标准SVM回归估计算法加以改进，提出一种改进的SVM回归估计算法，并从学习速度和回归估计精度两个方面对提出的改进的SVM回归估计算法与标准SVM回归估计算法进行了比较。实验结果表明，在学习速度与回归估计精度之间取折衷时，文中提出的回归估计算法自由度更大
Abstract:
Support vector machine is a learning technique based on the structural risk minimization principle as well as a new regression method with good generalization ability. Now, how to design fast and efficient SVM algorithms applied to regression estimation b

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金（60572128）;安徽省人才开发基金（2005Z029）张芬（1980-）．女，安徽庐江人，助教．硕士．研究方向为多维信号处理、模式识别；陶亮，教授，博士生导师，研究方向为数字信号与图像处理、模式识别
更新日期/Last Update: 1900-01-01