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基于SVR的异常数据检测
  • ISSN号：1002-8331
  • 期刊名称：《计算机工程与应用》
  • 时间：0
  • 分类：TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]辽宁师范大学数学系，大连116029, [2]五邑大学智能技术与系统研究所，江门529020
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(编号:60075014);广东省自然科学基金资助(编号:021349)
作者： 孙德山[1], 吴今培[2], 肖健华[2]
关键词： 支持向量机, 回归, 异常值, 核函数
中文摘要：

支持向量机是一种基于统计学习理论的新颖的机器学习方法，该方法已广泛用于解决分类和回归问题。该文利用支持向量回归算法中结构风险函数的性质以及KT条件，提出一种回归中的异常值检测方法。仿真实验结果表明了所给方法的可行性和有效性。

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊（2014版）
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编：怀进鹏
  • 地址：北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编：100083
  • 邮箱：ceaj@vip.163.com
  • 电话：
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-8331
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:97887