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      基于貝葉斯框架的加權(quán)LS-SVM及其學(xué)習(xí)算法

      2010-01-09 | rar | 221 | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      為了提高最小二乘支持向量機(jī)的魯棒性，介紹了加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)，給出了確
      定加權(quán)向量的一般方法。并介紹了基于貝葉斯框架的加權(quán)LS-SVM參數(shù)的優(yōu)化方法，利用它建立了加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)。最后用一個(gè)仿真實(shí)例來(lái)說(shuō)明所提出的支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)性能，比標(biāo)準(zhǔn)LS-SVM具有更好的魯棒性。
      LS-SVM
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