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文章提出了一种有效的大规模散乱点拟合方法，它是采用最小均方支持向量机局部拟合对Shepard插值方法进行改进。支持向量机基于结构风险最小化准则，在数据拟合方面具有较好的泛化能力，而改进的Shepard法能有效拟合大规模样本点。实验结果表明该算法对大规模散乱数据点具有较好的拟合性能。
基于支持向量机的散乱数据拟合
【摘 要】
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文章提出了一种有效的大规模散乱点拟合方法，它是采用最小均方支持向量机局部拟合对Shepard插值方法进行改进。支持向量机基于结构风险最小化准则，在数据拟合方面具有较好的泛
【机 构】
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华中科技大学图像所
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2005年28期
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