您的位置： 专家智库 > >

徐秀玲

作品数：1 被引量：12H指数：1
供职机构：浙江师范大学信息科学与工程学院更多>>
发文基金：浙江省教育厅科研计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇学习算法
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇统计学习
  • 1篇统计学习理论
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇回归支持向量...

机构

  • 1篇浙江师范大学

作者

  • 1篇汪晓东
  • 1篇张浩然
  • 1篇张长江
  • 1篇徐秀玲

传媒

  • 1篇测试技术学报

年份

  • 1篇2006
共 1 条 记 录，以下是 1-1
全选 清除 导出
排序方式：
一种新型回归支持向量机的学习算法被引量：12
2006年
支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种具有很好泛化性能的回归方法,本文对标准支持向量机稍作改动,提出了一种新型回归支持向量机,并推导出它的对偶表达方式,随后利用一个优化定理设计了一个多变量更新学习算法,该算法能单调收敛于极值点,并具有简单的迭代方式,仿真实例说明所提出的回归支持向量机及其训练算法具有较好的学习性能.
张浩然汪晓东张长江徐秀玲
关键词：统计学习理论支持向量机学习算法
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0