支持向量机及其在地震预报中的应用前景

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摘要：统计学习理论（SLT）是研究小样本情况下机器学习规律的理论。支持向量机（SVM）基于统计学习理论，可以处理高度非线性分类和回归等问题，不但较好地解决了小样本、过学习、高维数、局部最小等实际难题，而且具有很强的泛化（预测）能力。本文介绍了支持向量机的分类、回归方法，分析了这一方法的特点，讨论了该方法在地震预报中的应用前景。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/92873X/200601/21545108.html

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关键词：支持向量机 应用前景 地震预报 向量机 cqvip 统计学习理论 支持向量机 分类 回归 地震预报