【摘 要】
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支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。文中研究支持向量机的拓展算法——最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面。通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性。
【机 构】
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武汉大学灾害监测与防治研究中心,武汉大学测绘学院,闽江学院物理学与电子信息工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（40474003）
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支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题。文中研究支持向量机的拓展算法——最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面。通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性。
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