【毕业论文选题来源】回归支持向量机在区域高程异常拟合中的应用

时间：2017-06-01 05:41:45 作者：洪晓鸿；洪璐；

本文作者：洪晓鸿；洪璐；成功正常投稿发表论文到《浙江国土资源》2014年05期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：正一、引言上世纪90年代,Vapnik等人通过对机器学习的深入研究,将Vapnik本人创立的统计学习理论(StatisticalLearningTheory,SLT)即有限样本学习理论,及相关概念—VC维(VCDimension)、结构风险最小化准则(StructuralRiskMinimization,SRM)、核函数(KernelFunction)引入到机器学习领域,提出了有限样本学习条件下,解决模式识别、回归分析问题时,通过黑箱模型建立"输入"和"输出"的"泛函"关系,并且使得模型具有较强"泛化"能力的支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)模型。

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【论文正文预览】：一、引言上世纪90年代,Vapnik等人通过对机器学习的深入研究,将Vapnik本人创立的统计学习理论(StatisticalLearningTheory,SLT)即有限样本学习理论,及相关概念—VC维(VCDimension)、结构风险最小化准则(StructuralRiskMinimization,SRM)、核函数(KernelFunction)引入到
【文章分类号】：TP18;P224
【稿件关键词】：支持向量机;高程异常;机器学习领域;有限样本;结构风险最小化;模式识别;学习理论;黑箱模型;大地高;Dimension;

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【参考文献】:

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范良;基于EEMD去噪和果蝇支持向量机的变形预测方法研究[D];辽宁工程技术大学;2013年
谭立霞;GIS支持下基于支持向量机的滑坡灾害危险性评价研究[D];中南大学;2008年
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郭航;北京山区森林植被分类技术研究[D];北京林业大学;2007年

【稿件标题】：【毕业论文选题来源】回归支持向量机在区域高程异常拟合中的应用
【作者单位】：绍兴市柯桥区政府统一征地办公室;浙江省第一测绘院;
【发表期刊期数】：《浙江国土资源》2014年05期

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