基于支持向量机的散乱数据拟合

• 作者: 徐洪波 柳健 田金文 程辉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 散乱数据集 支持向量机 改进 Shepard法
• 年，卷（期）: 2005,（28）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 84-87
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 2377字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2005.28.026

摘要

文章提出了一种有效的大规模散乱点拟合方法,它是采用最小均方支持向量机局部拟合对Shepa耐插值方法进行改进.支持向量机基于结构风险最小化准则,在数据拟合方面具有较好的泛化能力,而改进的Shepa耐法能有效拟合大规模样本点.实验结果表明该算法对大规模散乱数据点具有较好的拟合性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田金文	华中科技大学图像所	248	2531	25.0	36.0
2	柳健	华中科技大学图像所	129	1748	21.0	33.0
3	程辉	华中科技大学图像所	16	156	6.0	12.0
4	徐洪波	华中科技大学图像所	6	57	5.0	6.0