【摘 要】
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核函数形式对支持向量机（SVM）推广能力有重要影响,目前基于SVM的位移反分析中常用的径向基核函数（RBF）由于不能通过平移形成平方可积空间上的完备正交基,使得相应的支持向量机难
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核函数形式对支持向量机（SVM）推广能力有重要影响,目前基于SVM的位移反分析中常用的径向基核函数（RBF）由于不能通过平移形成平方可积空间上的完备正交基,使得相应的支持向量机难以逼近该空间上的复杂多维函数,进而影响参数辨识的精度。小波函数恰具备这种特点,为此引入一种多维允许支持向量核函数——Littlewood-Paley小波函数,该核函数能够以其平移正交性逼近平方可积空间上的任意函数,从而提升支持向量机的推广性能;将Littlewood-Paley小波核函数与最小二乘支持向量机（LS-SVM）相结合形
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