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支持向量机是借助于最优化方法来解决机器学习问题的工具。在实际应用研究中,多元变量间的相关性是普遍存在的,这可能影响支持向量机分类模型的判别效率。因此文中提出了基于Gram—Schmidt过程的特征选择方法,来减少多重共线性的危害。该方法利用Gram-Schmidt正交化过程,在特征集合中选择判别力强的信息,并把挑选出来的特征集合变换成若干直交变量。这样不仅可以实现判别模型的变量筛选,同时也解决了多重共线性对判别模型的影响这一问题。文中进行数值实验,将所提算法与fisher判别法相比较,结果所提算法不仅降低了模型维度,预报准确率也有所提高,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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本文在总结毛皮及相关行业(毛纺等)低温染色方法的基础上,对毛皮采用酸性染料低温染色进行了系统研究,尤其是对氧化─还原反应体系(即[O]/[H]体系)这一新方法用子毛皮醚性染料低温染色作了对比,筛选试验研究,并分析和讨论了试验结果,提出了最佳的[O]/[H]系统,配比及染色工艺方法,为毛皮低温染色开辟了一条新的途径。 相似文献
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数据流分析与技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
数据流作为一种新的数据形态,不同于传统的静态数据,具有连续快速、短暂易逝和不可预测的特点,对其进行有效地分析和挖掘遇到了极大的挑战。介绍了数据流的基本概念、数据流模型、数据流处理模型和目前一些数据流管理系统,并对数据流技术及其挖掘算法进行归纳和分类论述。 相似文献
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