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物理学

基于噪声特性的回归模型研究

作者：张仕光等

出版社：西北工业大学出版社出版时间：暂无

开本： 16开 页数： 173

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版权信息
内容简介
目录

基于噪声特性的回归模型研究版权信息

ISBN：9787561291108
条形码：9787561291108 ; 978-7-5612-9110-8
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
自然科学
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物理学

基于噪声特性的回归模型研究内容简介

本书分为13章，内容包括机器学习理论基础、回归模型理论基础、基于噪声特性的核岭回归模型、基于噪声特性的V-支持向量回归模型等。

基于噪声特性的回归模型研究目录

机器学略回归问题 1.4 本章小结参考文献，第2章回归模型理论基础岭回归模型 2.2 ?一支持向量回归模型 2.3V-支持向量回归模型 2.4高斯噪声特的v一支持向量回归模型 2.5近端支持向量回归模型损失函数预测能评价指标 2.8本章小结参考文献第3章基于噪声特的核岭回归模型 3.1风速数据集工的数据分析. 3.2噪声特的核岭回归模型结构算法设计 3.4实验分析本章小结参考文献. 基于噪声特的v-支持向量回归模型噪声特的vー支持向量回归模型结构 4.2算法设计, 4.3实验分析 4.4本章小结，参考文献. 第5章基于异方差噪声特的V一支持向量回归模型 5.1风速数据集1、II的数据分析 5.2异方差噪声特的v-支持向量回归 5.3算法设计. 5.4本章小结参考文献第6章基于异方差高斯噪声特的近端核回归模型 6.1基于异方差高斯噪声的近端核岭回归模型 6.2 PLSSVR-HGN 算法设计模型应用 6.4本章小结参考文献第7章基于混合高斯-拉普拉斯噪声特的核岭回归模型混合高斯-拉普拉斯噪声特的核岭回归模型 7.2混合高斯-拉普拉斯同方差噪声特的核岭回归模型 7.3基于混合高斯-拉普拉斯异方差噪声特的核岭回归模型.. 7.4基于混合高斯-拉普拉斯噪声特的核岭回归模型的应用 7.5本章小结参考文献第8章基于混合高斯-拉普拉斯噪声特的V-支持向量回归模型 8.1混合高斯-拉普拉斯噪声特的vー支持向量回归机模型....... 9818.2混合高斯-拉普拉斯异方差噪声特的v-支持向量回归机 8.3混合高斯-拉普拉斯噪声特的v一支持向量分类机模型 8.4混合高斯-拉普拉斯噪声特的v-支持向量回归机模型的1 8.5本章小结参考文献第9章基于高斯噪声特区间v-支持向量回归机 Gaussian噪声影响的Vー支持向量回归模型 9.2 Gaussian噪声特区间V-支持向量回归机 9.3本章小结参考文献第10章基于截断2-范数损失函数的鲁棒极限学归模型极限学/p> 10.2基于截断2-范数损失函数的鲁棒极限学/p> 数值实验 10.4本章小结参考文献第11章粗糙E-支持向量回归模型 11.1基础知识 11.2粗糙?-支持向量回归模型 11.3本章小结参考文献基于噪声特的回归模型在风速预报中的应用 N-KRR模型在短期风速预报中的应用 12.2 N-SVR模型在短期风速预报中的应用 12.3 HGN-SVR模型在短期风速预报中的应用.. 12.4 PLSSVR-HGN 模型在短期风速预报中的应用， 12.5本章小结参考文献第13结与展望研究展望 ;

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