【摘 要】
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对支持向量机这种功能强大的基于统计学习理论的机器学习方法进行了介绍,指出因其具有以任意精度逼近非线性方程和良好的泛化能力等优点,受到了越来越多的关注.同时,对近红外
【机 构】
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河南科技学院数学系,河南科技学院化学化工学院,河南科技学院化学化工学院 河南新乡453003,河南新乡453003,河南新乡453003
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对支持向量机这种功能强大的基于统计学习理论的机器学习方法进行了介绍,指出因其具有以任意精度逼近非线性方程和良好的泛化能力等优点,受到了越来越多的关注.同时,对近红外光谱技术进行了分析,并将支持向量机和近红外光谱相结合用于回归和模式识别,验证表明,将二者结合可取得满意的效果.
The powerful machine learning method based on statistical learning theory such as support vector machine is introduced. It is pointed out that more and more attention has been paid to its advantages of approximating nonlinear equations with arbitrary precision and good generalization ability. At the same time, the near infrared spectroscopy technique was analyzed, and the combination of support vector machine and near infrared spectroscopy was used for regression and pattern recognition. The verification showed that the combination of the two can achieve satisfactory results.
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