基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
对基于径向基函数(RBF)的支持向量回归(SVR)模型参数的理论研究与实验论证结果表明,惩罚系数、不敏感损失函数的宽度以及核函数参数对非线性函数拟合精度均有影响,给出SVR参数的经验范围以减小人工选择SVR参数的盲目性,并通过缩小参数优化算法的搜索区间,降低算法的整体时间复杂度和空间复杂度.
推荐文章
基于Bayesian正则化算法的非线性函数拟合
BP神经网络
贝叶斯正则化(Bayesian-Regularization)算法
函数拟合
改进粒子群算法在BP神经网络拟合非线性函数方面的应用
BP神经网络
粒子群算法
函数拟合
免疫接种
完全非线性广义布尔函数
广义布尔函数
线性
非线性
覆盖
优化非线性回归目标函数的数值实验
最小二乘法
数据拟合
目标函数
优化
高斯分布
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 SVR参数对非线性函数拟合的影响
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 支持向量回归 径向基函数 模型参数 非线性拟合
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 189-191,194
页数 分类号 TP181|TP301
字数 3980字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.03.067
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪西莉 陕西师范大学计算机科学学院 83 804 16.0 23.0
2 成鹏 陕西师范大学计算机科学学院 2 31 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (16)
共引文献  (57)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (29)
同被引文献  (77)
二级引证文献  (57)
1936(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(5)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(4)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(4)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(0)
2011(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2011(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2012(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2014(10)
  • 引证文献(9)
  • 二级引证文献(1)
2015(5)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(4)
2016(12)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(10)
2017(17)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(15)
2018(18)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(12)
2019(15)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(10)
2020(6)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(5)
研究主题发展历程
节点文献
支持向量回归
径向基函数
模型参数
非线性拟合
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导