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新型的机器学习算法（支持向量机）首次应用到图书馆文献交换的时间序列预测中．针对文献交换的时间数据序列，采用支持向量机进行训练建立数学模型，通过模型预测交换数据随时间的变化趋势．实验表明，支持向量机在小样本下具备较高的拟合精度，采用支持向量机预测交换数据的变化趋势是可行的．
基于支持向量机的图书馆受赠期刊曲线预测
【摘 要】
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新型的机器学习算法（支持向量机）首次应用到图书馆文献交换的时间序列预测中．针对文献交换的时间数据序列，采用支持向量机进行训练建立数学模型，通过模型预测交换数据随时间的变化
【机 构】
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四川大学图书馆
【出 处】
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西南民族大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2009年4期
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