【摘 要】
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ε-支持向量机(ε-Support Vectorreg ression Machine,SVM)是一种非常有前景的学习机器,它的回归算法已经成功应用到解决非线性函数的逼近问题。但ε-SVM参数的选择大多数是
【机 构】
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天津理工大学计算机科学与技术学院,天津市智能计算及软件新技术重点实验室,中国民航大学经济与管理学院
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ε-支持向量机(ε-Support Vectorreg ression Machine,SVM)是一种非常有前景的学习机器,它的回归算法已经成功应用到解决非线性函数的逼近问题。但ε-SVM参数的选择大多数是依靠经验选取,这不仅依赖于计算者的水平,还不能获得最佳函数逼近效果,很大程度上限制了该算法的发展。提出了基于遗传算法的ε-SVM参数选择方法。将该方法应用于测试函数,表明预测精度高,具有一定的推广意义。
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