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基于支持向量回归估计算法的小样本集回归分析被引量：1

Small-sample regression analysis based on support vector regression

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摘要在简要介绍支持向量回归估计(SVR)算法的基础上,以某软测量建模为例,验证了SVR算法对于小样本集的回归分析问题可以得到具有良好泛化能力的回归估计函数,进而针对不同的核函数,探讨了设计参数和核函数参数的选择问题.

作者邱彤

机构地区清华大学化学工程系

出处《现代化工》 CAS CSCD 北大核心 2004年第z2期160-162,共3页 Modern Chemical Industry

关键词支持向量回归估计(SVR) 小样本集泛化能力核函数

分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

作者简介邱彤(1971-),女,博士,讲师,从事过程系统工程领域教学与科研工作,010-62784572,qiutong@tsinghua.edu.cn.

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参考文献4

1[1]Vapnik V. The Nature of Statistical Learning Theory[ M]. New York:Springer, 1995.
2[2]Cortes C, Vapink V. [ J]. Machine Learning, 1995,20( 1 ): 1 - 25.
3[3]Colin Campbell. [J]. Neurocomputing,2002,48( 1 - 4) :63 - 84.
4[4]Cawley G C, Talbot N L C. [ J ]. Neurocomputing, 2002,48 ( 1 - 4 ):1025- 1031.

同被引文献9

1田文明,杜楠,赵晴.电子散斑干涉技术测量304不锈钢点蚀电位的方法研究[J].中国腐蚀与防护学报,2012,32(5):431-436. 被引量：1
2黄嘉琥,付逸芳.耐点蚀当量(PRE)与压力容器用超级不锈钢[J].压力容器,2013,30(4):41-50. 被引量：31
3金玉婷,纪开强,胡俊,李润,李光福.环境因素对两种不锈钢在模拟海水中点蚀行为的影响[J].腐蚀与防护,2018,39(9):663-667. 被引量：2
4赵迪,李光福,纪开强,郑会,钟志民.乏燃料池用S32101/ER2209双相不锈钢焊接板的点蚀行为[J].腐蚀与防护,2019,40(12):861-870. 被引量：7
5邢易,李树枝.基于随机森林的点蚀电位预测[J].电焊机,2020,50(5):45-49. 被引量：2
6樊学华,于勇,张子如,冯喆,陈丽娟,董磊,张雷.316L奥氏体不锈钢在不同电位下的点蚀和再钝化行为研究[J].表面技术,2020,49(7):287-293. 被引量：20
7戴明杰,刘静,黄峰,胡骞,李爽.基于正交方法研究阴极保护电位波动下X100管线钢的点蚀行为[J].中国腐蚀与防护学报,2020,40(5):425-431. 被引量：3
8Qiuling Tao,Tian Lu,Ye Sheng,Long Li,Wencong Lu,Minjie Li.Machine learning aided design of perovskite oxide materials for photocatalytic water splitting[J].Journal of Energy Chemistry,2021,30(9):351-359. 被引量：6
9纪开强,何兆如,闫晓波,李光福.试验条件对动电位极化曲线测量不锈钢点蚀电位的影响[J].腐蚀与防护,2021,42(9):7-10. 被引量：7

引证文献1

1麦嘉琪,徐鹏程,丁松,孙阳庭,陆文聪.支持向量回归预测不锈钢的点蚀电位[J].上海大学学报（自然科学版）,2022,28(3):485-491. 被引量：2

二级引证文献2

1廉飞宇,秦瑶,付麦霞.基于宽度学习系统的仓储粮情风险点预测模型[J].河南工业大学学报（自然科学版）,2023,44(3):104-112. 被引量：3
2刘城城,魏海霞,付奎源,苏航.机器学习在材料科学中的应用[J].鞍钢技术,2024(6):34-49. 被引量：1

1邵惠鹤.支持向量机理论及其应用[J].自动化博览,2003,20(z1):90-95. 被引量：7
2左森,郭晓松,万敬,郭君斌.基于支持向量回归的光度配准算法[J].微电子学与计算机,2006,23(12):47-49.
3宋晓峰,陈德钊,胡上序.结构可调的支持向量回归估计[J].控制与决策,2003,18(6):698-702. 被引量：5
4孙正林,邹峥嵘,吴爱琴.一种改进的Mean Shift点云数据滤波[J].测绘工程,2011,20(5):57-59. 被引量：13
5宋晓峰,陈德钊,胡上序.支持向量回归估计性能分析[J].计算机与应用化学,2005,22(7):495-499. 被引量：6
6张芬,陶亮.一种改进的SVM回归估计算法[J].计算机技术与发展,2008,18(9):57-59. 被引量：1
7陈爱军,宋执环,李平.基于递推最小二乘支持向量回归估计的建模与预报[J].信息与控制,2005,34(6):652-655. 被引量：3
8刘晖,穆志韬,牟丽君.军用飞机维修保障费用机器学习预测方法[J].航空计算技术,2009,39(3):38-41. 被引量：5
9周志华,陈兆乾,邵栋,陈世福.一种新型自适应神经网络回归估计算法[J].计算机学报,2000,23(6):654-659. 被引量：8
10黄银蓉,张绍德.基于最近邻聚类的多模型LSSVM逆控制系统[J].自动化与仪器仪表,2010(2):10-13. 被引量：1

现代化工

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