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支持向量回归的颅内压时间系列无损估计方法
被引量：
1
1
作者
吴少智
吴跃
+1 位作者
徐鹏
胡晓
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期956-960,共5页
在对时间序列数据挖掘框架进行研究时发现:在利用线性映射函数刻画误差和特征间的关系时,不能获得对颅内压力信号的精确估计。为了提高对颅内压估计的精确性,本文采用支持向量回归构建存在于特征和误差间的非线性映射函数,实验结果表明...
在对时间序列数据挖掘框架进行研究时发现:在利用线性映射函数刻画误差和特征间的关系时,不能获得对颅内压力信号的精确估计。为了提高对颅内压估计的精确性,本文采用支持向量回归构建存在于特征和误差间的非线性映射函数,实验结果表明:基于支持向量回归的非线性映射函数预测效果明显优于先前所采用的线性最小二乘法所构成的线性映射函数策略。
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关键词
数据挖掘框架
最小二乘法
非线性映射函数
支持向量回归
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职称材料
题名
支持向量回归的颅内压时间系列无损估计方法
被引量：
1
1
作者
吴少智
吴跃
徐鹏
胡晓
机构
电子科技大学无锡研究院
加州大学洛杉矶分校
电子科技大学计算机科学与工程学院
电子科技大学神经信息教育部重点实验室
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期956-960,共5页
基金
国家863计划(2007AA01Z443)
四川省基础应用研究项目(2010JY0001)
文摘
在对时间序列数据挖掘框架进行研究时发现:在利用线性映射函数刻画误差和特征间的关系时,不能获得对颅内压力信号的精确估计。为了提高对颅内压估计的精确性,本文采用支持向量回归构建存在于特征和误差间的非线性映射函数,实验结果表明:基于支持向量回归的非线性映射函数预测效果明显优于先前所采用的线性最小二乘法所构成的线性映射函数策略。
关键词
数据挖掘框架
最小二乘法
非线性映射函数
支持向量回归
Keywords
data mining framework
linear least squares
nonlinear mapping function
support vector regression
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持向量回归的颅内压时间系列无损估计方法
吴少智
吴跃
徐鹏
胡晓
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
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