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第一章绪论
第二章支持向量机的理论基础及回归模型
第三章多目标数学规划理论及多因变量SVM回归算法
第四章支持向量机算法在光谱分析中的应用
第五章总结与展望
参考文献
附录
致谢
个人简介
安欣;
中国农业大学;
支持向量机; 多目标规划; 近红外光谱; 遥感监测; 密度函数估计;
机译:具有滞后因变量的核岭回归:在中等密度纤维板工艺中内部粘结强度预测中的应用
机译:LS-SVM:用于多元回归的新化学计量工具。 LS-SVM和PLS回归模型在使用NIR定量奶粉中的掺假物中的比较
机译:一种用于短期风速预测和分析的强大组合方法-使用GPR(ARIMA(自回归综合移动平均值),ELM(极限学习机),SVM(支持向量机)和LSSVM(最小二乘SVM)预测进行组合高斯过程回归模型
机译:内核PLS回归II:通过将自变量和因变量都投影到可再生内核希尔伯特空间中来进行内核偏最小二乘回归
机译:通过线性回归将因变量重新配置应用于消费者偏好效用指数。
机译:确定样本中的Haseman Elston回归:因变量和均值校正因子选择的重要性
机译:LS-SVM:用于多元回归的新化学计量工具。 LS-SVM和PLS回归模型在使用NIR定量奶粉中掺假品时的比较:LS-SVM:一种用于多元回归的新型化学计量工具。 LS-SVM和pls回归用于近红外光谱法测定奶粉中常见掺假品的比较
机译:复合边缘似然(CmL)推理方法及其在离散和混合因变量模型中的应用。
机译:使用残留误差进行光谱分析以通过回归回归校正光谱估计
机译:基于区分权重训练的SVM应用SVM提高3GPP2编解码器语音/音乐分类性能的方法
机译:具有至少两个影响因变量的自变量的系统中因变量的积分控制
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