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10.3969/j.issn.1000-0844.2006.01.017

支持向量机及其在地震预报中的应用前景

引用
统计学习理论(SLT)是研究小样本情况下机器学习规律的理论.支持向量机(SVM)基于统计学习理论,可以处理高度非线性分类和回归等问题,不但较好地解决了小样本、过学习、高维数、局部最小等实际难题,而且具有很强的泛化(预测)能力.本文介绍了支持向量机的分类、回归方法,分析了这一方法的特点,讨论了该方法在地震预报中的应用前景.

统计学习理论、支持向量机、分类、回归、地震预报

28

P315.75(大地(岩石界)物理学(固体地球物理学))

地震科学联合基金104090

2006-05-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

78-84

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西北地震学报

1000-0844

62-1048/P

28

2006,28(1)

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