【摘 要】
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SVM（支持向量机）是一种应用广泛的机器学习分类、回归和完成其他学习任务的方法。文章简要介绍了支持向量机的原理,并以一维数据为基础,采用基于-不敏感损失函数的-SVR与基于最
【机 构】
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装甲兵工程学院研究生管理大队,装甲兵工程学院特种装备研究所
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SVM（支持向量机）是一种应用广泛的机器学习分类、回归和完成其他学习任务的方法。文章简要介绍了支持向量机的原理,并以一维数据为基础,采用基于-不敏感损失函数的-SVR与基于最小二乘基本原理的曲线拟合法,在MATLAB平台下,对多项式函数、包含指数函数的三角函数分别进行回归比较。最后对多维数据的某型自主履带车辆转向角度进行回归预测。结果表明支持向量机的方法具有应用范围广、逼近精度高、泛化性能好的特点。
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