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题名: 基于统计学习理论的支持向量机预测模型
作者: 章永来 ; 史海波 ; 周晓锋 ; 杨秀锋
作者部门: 数字工厂研究室
关键词: 统计学习理论 ; 支持向量机 ; 人体脂肪 ; 回归 ; 预测
刊名: 统计与决策
ISSN号: 1002-6487
出版日期: 2014
期号: 5, 页码:72-73
产权排序: 1
摘要: 针对测试人体脂肪含量相对比较复杂的问题,文章根据日常测试的包含14个特征值的样本数据,设计了一种基于统计学习理论的支持向量机预测方法。通过四种常用核函数和监测均方根误差与平方相关系数两项关键指标,对比分析实验表明利用支持向量机预测人体的脂肪含量具有很好的效果。
语种: 中文
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.sia.cn/handle/173321/14640
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章永来;史海波;周晓锋; 杨秀锋.基于统计学习理论的支持向量机预测模型,统计与决策,2014,(5):72-73
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