作者：刘昕,孙金玮,刘丹 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2006年第04期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2006040590 DOC编号：DOCCGJS2006040599 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 在多功能传感器信号重构中，通常采用经验风险最小化准则实现函数回归，在小样本情况下，该方法易导致泛化性差和过拟合问题。本文利用支持向量回归方法实现非线性多功能传感器信号重构，支持向量机是基于结构风险最小化准则的新型机器学习方法，可有效抑制过拟合问题并改善泛化性能。仿真结果表明经该算法重构后的信号重构误差率在0.4%以下，重构效果较好，验证了该算法的有效性。

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