具有非线性回归功能的支持向量机算法。可有效实现目标特征进行训练和识别。-Nonlinear regression functions with support vector machine algorithm. Features can effectively achieve its objectives of training and recognition.

一种车牌图像校正新方法 【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验

本书主要以分类问题（模式识别，判别分析）和回归问题为背景，系统阐述支持向量机和相应的优化算法-This book mainly classification (pattern recognition, discriminant analysis) and regression as the background, the system describes support vector machine and the corresponding optimization