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支持向量机(SVM)是一种以坚实理论为基础的新的小样本学习方法, 它避开了从归纳到演绎的传统过程, 极大地简化了通常的分类和回归等问题。SVM的最终决策函数只由少数的支持向量所确定, 计算的复杂性取决于支持向量的数目, 而不是样本空间的维数, 这在某种意义上避免了“维数灾”。用支持向量机方法对大庆油田某区块压裂数据进行了处理, 建立了单井压裂增油量预测模型。实际应用效果表明, 支持向量机方法对于预测单井措施的增油是一种比较切实可行的方法, 它具有预测精度高, 方法简单、可靠的优点。 相似文献
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基于设施选址问题的费用分配问题的近似算法 总被引:2,自引:1,他引:1
许多有着重要理论和应用价值的最优化问题在算法复杂性上都是NP-hard的,其解决方法之一是近似算法。论文研究了与设施选址问题密切相关的费用分配问题,并利用原始与对偶线性规划的思想和无容量设施选址问题的一个1.52-近似算法[1]给出了该问题的一个更好的近似算法。 相似文献
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根据我国铁路信号控制系统故障诊断的实际需要,结合铁路信号设备故障诊断专家系统的主要功能模块,重点对C4.5决策树学习算法进行研究,建立故障诊断模型,提出铁路信号系统设备复杂故障诊断的实用方法,并详细说明了诊断流程的实现过程。 相似文献
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