【摘 要】
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运用人工智能领域最新的基于结构风险最小化原理的机器学习算法--支持向量机(SVM)算法,采用线性Linear和径向基函数RBF两种核函数以及( 不敏感和Quadratic两种损失函数,并且
【机 构】
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北京交通大学,北京交通大学,石家庄铁路工程职业技术学院
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运用人工智能领域最新的基于结构风险最小化原理的机器学习算法--支持向量机(SVM)算法,采用线性Linear和径向基函数RBF两种核函数以及( 不敏感和Quadratic两种损失函数,并且考虑惩罚参数C的不同,编写了相应的程序对影响边坡角设计的诸多因素进行了机器学习,经过反复调整相关参数和计算对比,找到了拟合精度很高的支持向量机网络,并以此网络对测试样本作预测检验模型的可靠性;对影响支持向量机建模精度的各种影响因素作了计算和分析,在此基础上,初步确定了各参数对SVM模型精度影响大小的顺序,为SVM在类似工
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