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支持向量机及其在地震预报中的应用前景

王炜  林命週  马钦忠  赵利飞  
【摘要】:统计学习理论(SLT)是研究小样本情况下机器学习规律的理论。支持向量机(SVM)基于统计学习理论,可以处理高度非线性分类和回归等问题,不但较好地解决了小样本、过学习、高维数、局部最小等实际难题,而且具有很强的泛化(预测)能力。本文介绍了支持向量机的分类、回归方法,分析了这一方法的特点,讨论了该方法在地震预报中的应用前景。

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