基于支持向量机处理圆度误差

摘要：

提出一种基于支持向量机计算圆度误差的方法.支持向量机的理论基础是Vapnik创建的统计学习理论.它采用结构风险最小化准则,在最小化样本点误差的同时,缩小模型预测误差的上界,从而提高了模型的泛化能力.该方法采用支持向量机对圆度误差评价,克服了传统圆度最小二乘法评价的局部收敛问题.仿真实验结果表明介绍的方法可以有效、正确地评价圆度误差.

关键词：圆度误差、支持向量机、线性回归

所属期刊栏目：34

分类号：TP216.1(自动化技术及设备)

资助基金：教育部留学回国人员科研启动基金教外司留[2003]406号;辽宁省科技厅资助项目20031027

在线出版日期：2007-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：204-206