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搜索结果: 1-3 共查到信息与通信工程 支持向量回归相关记录3条 . 查询时间(0.101 秒)
网络异常检测对于保证网络稳定高效运行极为重要。基于主成分分析的全网络异常检测方法虽然具有很好的检测性能,但无法满足在线检测的要求。为了解决此问题,引入流量矩阵模型,利用支持向量回归及其支持向量解的在线稀疏化方法建立流量的一种常态模型,提出了一种基于支持向量回归的多元在线异常检测算法MOADA-SVR。理论分析和因特网实测数据分析表明,该算法与主成分分析算法相比具有类似的检测效果,但具有更低的存储和...
该文针对RSS信号的时变性降低WLAN室内定位精度的问题,提出了一种新的基于核直接判别分析和支持向量回归的定位算法。该算法利用核直接判别分析对原始RSS信号进行定位信息重组,去除冗余定位特征和噪声,提取最具判别力的定位特征,然后采用支持向量回归算法建立定位特征与物理位置的映射关系。实验结果表明,提出算法的定位精度明显高于传统定位算法,且大大降低了离线阶段数据采集的工作量。
为了优化ε不敏感支持向量回归机(ε-support vector regression, ε-SVR)的三类元参数,根据其耦合程度将其优化问题分解为核参数优化和结构参数(即不敏感参数和正则化参数)优化两个子问题,并提出了相应的优化方法。首先,提出了一种新的核校准系数以优化核参数;其次,提出了一种基于期望训练误差的结构参数优化方法;最后,为准确估算ε-SVR的期望训练误差,还提出了一种根据实际训练误...

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