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考虑装备保障能力评估实际中获得的数据被污染的问题,在最小二乘支持向量机算法的基础上对其进行改进,提出了一种鲁棒学习的最小二乘支持向量机方法,使得所建模型可以避免奇异点影响。通过仿真验证了该方法拟合精度高、鲁棒性强,将其应用到装备保障能力评估中提高了评估精度,具有较好的推广性。
基于RLS-SVM的装备保障能力评估模型
【摘 要】
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考虑装备保障能力评估实际中获得的数据被污染的问题,在最小二乘支持向量机算法的基础上对其进行改进,提出了一种鲁棒学习的最小二乘支持向量机方法,使得所建模型可以避免奇
【机 构】
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空军工程大学工程学院
【出 处】
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电光与控制
【发表日期】
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2011年11期
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