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  1. 结果证明,和线性预测算法相比,采用支持向量机预测网络延时具有较高的正确率。
  2. 在基于支持向量机的遥感影像目标检测中,因为有限的目标样本和相对复杂的背景,造成检测结果的虚警率偏高。
  3. 给水泵组机械状态信号具有非平稳性和非线性,而支持向量机具有良好的非线性函数逼近和泛化能力。
  4. 以江阴兴澄钢铁公司的实际数据进行实验,结果表明,支持向量机方法有着良好的泛化能力,优于人工神经网络建模方法。
  5. 本文在深入分析比较各种航段运量方法的基础上,研究了利用支持向量机进行航段运量预测建模的方法.