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基于噪聲特性的回歸模型研究 版權信息
- ISBN：9787561291108
- 條形碼：9787561291108 ; 978-7-5612-9110-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于噪聲特性的回歸模型研究 內容簡介
本書分為13章，內容包括機器學習理論基礎、回歸模型理論基礎、基于噪聲特性的核嶺回歸模型、基于噪聲特性的V-支持向量回歸模型等。
基于噪聲特性的回歸模型研究 目錄
機器學略
回歸問題
1.4 本章小結
參考文獻，
第2章回歸模型理論基礎
嶺回歸模型
2.2 ?一支持向量回歸模型
2.3V-支持向量回歸模型
2.4高斯噪聲特的v一支持向量回歸模型
2.5近端支持向量回歸模型
損失函數
預測能評價指標
2.8本章小結
參考文獻
第3章基于噪聲特的核嶺回歸模型
3.1風速數據集工的數據分析.
3.2噪聲特的核嶺回歸模型結構
算法設計
3.4實驗分析
本章小結
參考文獻.
基于噪聲特的v-支持向量回歸模型
噪聲特的vー支持向量回歸模型結構
4.2算法設計,
4.3實驗分析
4.4本章小結，
參考文獻.
第5章基于異方差噪聲特的V一支持向量回歸模型
5.1風速數據集1、II的數據分析
5.2異方差噪聲特的v-支持向量回歸
5.3算法設計.
5.4本章小結
參考文獻
第6章基于異方差高斯噪聲特的近端核回歸模型
6.1基于異方差高斯噪聲的近端核嶺回歸模型
6.2 PLSSVR-HGN 算法設計
模型應用
6.4本章小結
參考文獻
第7章基于混合高斯-拉普拉斯噪聲特的核嶺回歸模型
混合高斯-拉普拉斯噪聲特的核嶺回歸模型
7.2混合高斯-拉普拉斯同方差噪聲特的核嶺回歸模型
7.3基于混合高斯-拉普拉斯異方差噪聲特的核嶺回歸模型..
7.4基于混合高斯-拉普拉斯噪聲特的核嶺回歸模型的應用
7.5本章小結
參考文獻
第8章基于混合高斯-拉普拉斯噪聲特的V-支持向量回歸模型
8.1混合高斯-拉普拉斯噪聲特的vー支持向量回歸機模型.......
9818.2混合高斯-拉普拉斯異方差噪聲特的v-支持向量回歸機
8.3混合高斯-拉普拉斯噪聲特的v一支持向量分類機模型
8.4混合高斯-拉普拉斯噪聲特的v-支持向量回歸機模型的1
8.5本章小結
參考文獻
第9章基于高斯噪聲特區間v-支持向量回歸機
Gaussian噪聲影響的Vー支持向量回歸模型
9.2 Gaussian噪聲特區間V-支持向量回歸機
9.3本章小結
參考文獻
第10章基于截斷2-范數損失函數的魯棒極限學歸模型
極限學/p>
10.2基于截斷2-范數損失函數的魯棒極限學/p>
數值實驗
10.4本章小結
參考文獻
第11章粗糙E-支持向量回歸模型
11.1基礎知識
11.2粗糙?-支持向量回歸模型
11.3本章小結
參考文獻
基于噪聲特的回歸模型在風速預報中的應用
N-KRR模型在短期風速預報中的應用
12.2 N-SVR模型在短期風速預報中的應用
12.3 HGN-SVR模型在短期風速預報中的應用..
12.4 PLSSVR-HGN 模型在短期風速預報中的應用，
12.5本章小結
參考文獻
第13結與展望
研究展望
;
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