论文部分内容阅读
将最小二乘支持向量机算法应用于混沌时间序列预测中,提出了一种基于最小二乘支持向量机的混沌背景弱信号检测算法。最小二乘支持向量机的训练过程遵循结构风险最小化原则,解决了传统机器学习的模型选择与过学习问题、局部极小问题等。仿真结果表明,本文算法在信混比达到-70 dB时,仍能检测混沌背景中微弱信号。