支持向量回归的颅内压时间系列无损估计方法

• 作者: 吴少智 吴跃 徐鹏 胡晓
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘框架 最小二乘法 非线性映射函数 支持向量回归
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 生物电子学
• 页码范围: 956-960
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3368字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2011.06.029

摘要

在对时间序列数据挖掘框架进行研究时发现:在利用线性映射函数刻画误差和特征间的关系时,不能获得对颅内压力信号的精确估计.为了提高对颅内压估计的精确性,本文采用支持向量回归构建存在于特征和误差间的非线性映射函数,实验结果表明:基于支持向量回归的非线性映射函数预测效果明显优于先前所采用的线性最小二乘法所构成的线性映射函数策略.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴跃	电子科技大学计算机科学与工程学院	95	1014	16.0	27.0
2	徐鹏	电子科技大学神经信息教育部重点实验室	16	93	6.0	9.0