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本文在研究支持向量机核方法和小波框架的基础上,提出了一种称为小波支持向量机的新的机器学习方法,依靠小波基函数构造SVM的新的核函数,从而得到了一种新的SVM模型.通过仿真实验,把该方法与小波神经网络、高斯核SVM相比较,得到了很好的实验结果,从而验证了该方法的正确性和有效性.
股市预测中的小波支持向量机方法研究
【摘 要】
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本文在研究支持向量机核方法和小波框架的基础上,提出了一种称为小波支持向量机的新的机器学习方法,依靠小波基函数构造SVM的新的核函数,从而得到了一种新的SVM模型.通过仿真
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系(合肥)
【出 处】
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第二十届全国数据库学术会议
【发表日期】
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2003年期
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