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由java开发的软件包，里面有人工智能所用的很多东东，包括神经网络，支持向量机，决策树等分类和回归分析方法，集成化软件哦！-by java development package, which has artificial intelligence used by many of the Eastern, including neural networks, support vector machines, such as decision tree classification and reg
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svr(support vector regression),即支持向量回归，是人工神经网络的一种学习算法。可用于数据预测等。
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最新的支持向量机工具箱，有了它会很方便 1. Find time to write a proper list of things to do! 2. Documentation. 3. Support Vector Regression. 4. Automated model selection. REFERENCES ========== [1] V.N. Vapnik, \"The Nature of Statistical Learning Theory\", Springer-Verl
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本软件是 windows系统平台下的支持向量机软件，包括了支持向量机的几种常用类型，可用于分类和回归-This software is under the windows system platform support vector machine software, including support vector machines for some commonly-used type, can be used for classification and regression
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利用支持向量回归进行概率密度估计，从而计算信息熵-The use of support vector regression for probability density estimation, in order to estimate the information entropy
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用MATLAB编写的svm支持向量机的分类,回归工具箱- MATLAB codes of support vector machine svm classification, regression Toolbox
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：针对发酵过程中生物参数难以实时在线测量的问题，建立了用于生物参数状态预估的
支持向量机软测量模型。考虑到该支持向量回归(SVR)模型的复杂性和冷化特征取决于其三
个参数 ，c， 能否取到最优值，采用粒子群优化(PSO)算法实现对参数 ，c， 的同时寻优。在
此基础上，以饲料用 ．甘露聚糖酶为对象，建立了基于PSO—SVR的发酵过程产物浓度状态预估
模型。发酵罐控制结果表明：该模型具有很好的学习精度和泛化能力，可实现对 ．甘露聚糖酶
产物浓度的实时在线预估。-In
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：为了提高最小二乘支持向量回归机的性能，将Morlet小波核函数引入其中，形成了最小二乘小波支
持向量回归机模型。利用待优化的参数重构模型的目标函数和约束条件，并在此基础上通过遗传算法进行参数
选择，从而提高了该模型的泛化能力。将最小二乘小波支持向量回归机应用于导弹陀螺仪的漂移趋势预测，仿真
实验结果表明了该方法的有效性和可行性，因此可以为陀螺仪的故障预报、可靠性辅助决策提供依据。-To improve the ability of least square support vect
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为了选择神经网络的最好结构以及增强模型的推广能力，提出一种自适应支持向量回归神经网络(SVR—NN)。SVR—NN 用支持向量回归(SVR)方法获得网络的初始结构和权值， 白适应地生
成网络隐层结点，然后用基于退火过程的鲁棒学习算法更新网络结点疹教和权 主。 SVR—NN有很
好的收敛性和鲁棒性，能抑制由于数据异常和参数选择不当所导致的“过拟合，’现象。将SVR—NN
应用到时间序列预测上。结果表明，SVR．NN预测模型能精确地预测混沌时间序列，具有很好的
理论和应用价值。-Ab
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用于在matlab中实现非线性回归的支持向量机svm算法-Used matlab to implement non-linear regression algorithm of support vector machines svm
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SVR 支持向量回归机，这是SVM的一种拓展类型，可以有效的完成非线性拟合-SVR support vector regression, which is an expanding type of SVM, can effectively complete the nonlinear fitting
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Support vector machines for classification and regression
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陆振波——支持向量机方法——故障预测程序-Lu Zhenbo- support vector machine- Fault forecasting process
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支持向量回归法，简单的介绍了一下，共同学校-Support vector regression method, a brief moment, the common school
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支持向量机除了可以进行分类预测还可以进行回归预测，源代码为使用支持向量进行回归预测。-In addition to SVM classification can also be predicted regression prediction, the source code for the use of support vector regression to predict.
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这个是用SMO算法做的支持向量回归程序，有测试程序-support vector regression with SMO algorithm
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支持向量机回归的ｍａｔｌａｂ版本，里面包含高斯核函数等一系列常用的核函数。(Support vector regression matlab version, which contains the Gauss kernel function and a series of commonly used kernel functions.)
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最小二乘支持向量机回归，四个插入数据分别为训练输入、训练输出、测试输入、测试输出。工具包+程序(Least squares support vector regression (SVM), the four inserted data are training input, training output, test input and test output)
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该代码属于支持向量回归技术的新实现，直接调用，简单易操作，训练和测试分开(The code belongs to the new implementation of support vector regression technology, direct call, simple and easy to operate, training and testing separate)
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基于粒子群优化的向量回归预测分析
matlab代码(Support vector regression code with pso)
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