| 基于支持向量分类的水质分析应用研究 |
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| 引用本文： | 郑一华,徐立中,黄凤辰.基于支持向量分类的水质分析应用研究[J].仪器仪表学报,2006,27(Z3):2291-2292. |
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| 作者姓名： | 郑一华 徐立中 黄凤辰 |
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| 作者单位： | 河海大学计算机及信息工程学院,南京,210098 |
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| 摘 要： | 支持向量机(SVM)是由V.Vapnik在统计学习理论(SLT)的基础上发展起来的一种新兴的用以解决小样本的机器学习方法.SVM能更好的代替传统分类器,特别是在高维数据空间具有较好的泛化能力.本文采用支持向量分类(SVC)方法研究了这一理论在工程领域的应用-济南地下水水质的分析.实验获得了较好的分类结果.SVC在小样本下的地下水水质分析中展示了良好的模式识别性能.
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| 关 键 词： | 支持向量机 支持向量分类 水质分析 |
Study of water quality analysis based on support vector classification |
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| Zheng Yihua,Xu Lizhong,Huang Fengchen.Study of water quality analysis based on support vector classification[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2006,27(Z3):2291-2292. |
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| Authors: | Zheng Yihua Xu Lizhong Huang Fengchen |
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