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对于拟合问题,传统的模式识别特征筛选方法以各特征量对训练数据拟合能力的贡献为取舍标准,未考虑经验风险最小化和结构风险最小化间的差别,不能获得预报能力最强的特征筛选结果。为此我们提出了结合支持向量回归法与留一法的特征筛选新算法,并将它试用于镍氢电池材料和氧化铝净溶出率两套实验数据集的特征筛选。
基于SVM的特征筛选方法及其若干应用
【摘 要】
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对于拟合问题,传统的模式识别特征筛选方法以各特征量对训练数据拟合能力的贡献为取舍标准,未考虑经验风险最小化和结构风险最小化间的差别,不能获得预报能力最强的特征筛选
【机 构】
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上海交通大学图象及模式识别研究所,上海交通大学图象及模式识别研究所,上海交通大学图象及模式识别研究所,上海交通大学图象及模式识别研究所,上海大学理学院化学系计算机化学研究室 上海 200030,上海
【出 处】
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计算机与应用化学
【发表日期】
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2002年06期
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