支持向量机回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点有线性回归和非线性回归,其模型的选 择包括核的选择、容量控制以及损失函数的选择.在控制方面的研究包括非线性 时间序列 的预测及应用、系统辨识以及优化控制和学习控制等方面的研究-Support vector machine (SVM) regression theory and neural network has many unique advantages such as nonlinear regression theory

针对传统背景建模存在的问题，文中基于低秩矩阵恢复原理，直接从视频序列中分离出前景物体和背景模型。已有低秩矩阵恢复算法的迭代计算过程中涉及大量的奇异值分解，而这些奇异值分解一般非常耗时且不够简洁，文中在非精确增广拉格朗日乘子法中引入线性时间奇异值分解算法，以得到更加有效的背景建模算法。基于 实际视频序列实验，结果表明该改进算法具有更好的建模效果和较少的运算时间。-In this paper，a novel method is present based on low-rank matrix r