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非均匀采样曲线的支持向量机重建
Reconstruction of support vector machines for non-uniform sampled curve

作  者: ; ;

机构地区: 湖南工业大学计算机与通信学院计算机科学与技术系

出  处: 《计算机应用》 2006年第12期2832-2834,共3页

摘  要: 简要介绍了回归支持向量机的理论,根据框架理论导出了非均匀采样曲线能够完全重建的条件,在此基础上分别利用框架迭代算法和回归支持向量机对平移不变空间中的同一非均匀采样曲线进行重建,重建结果表明若用回归支持向量机方法对平移不变空间中的非均匀采样曲线进行稳定重建则采样集须满足由框架理论导出的完全重建条件。 Theories of regression Support Vector Machines (SVM) were briefly introduced, and then the conditions for the complete reconstruction of non-uniformly sampled curve was educed by frame theory. Based on the above mentioned, the same non-uniformly sampled curve was reconstructed by using frame iterative algorithm and regression support vector machines method respectively, and the reconstruction results show if the regression support vector machines method can reconstruct non-uniformly sampled curve stably, some necessary conditions must be fulfilled for the sampled data set.

关 键 词: 支持向量机 平移不变空间 非均匀采样 曲线重建 框架算法

领  域: [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]

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