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小样本机器学习理论：统计学习理论 总被引：12，自引：0，他引：12
统计学习理论是由Vapnik等人提出的一种有限样本统计理论,是模式识别邻域新近发展的一种新理论,着重研究在小样本情况下的统计规律及学习方法性质,它为小样本机器学习问题建立了一个较好的理论框架,也发展了一种的通用学习算法－－支持向量机,较好地解决了小样本机器学习问题。该文旨在介绍统计学习理论的基本思想、特点、研究现状和一些思考。 相似文献
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通过膛口高速摄影方法研究１２ 号口径７ 号半霰弹从全喉缩与无喉缩２ 种膛口射出后弹子及弹托的飞行状态,结果表明,霰弹的初速约为５００ ｍ／ｓ,弹子飞出膛口后,随着弹子飞离枪口距离的增大,弹子间逐渐散开,且沿飞行方向的散开程度远大于沿侧向的散开程度。对相同密度与质量的射弹,膛口锥度愈大,弹托对弹子散布的影响就愈大。 相似文献
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本文讨论一般电测系统中可能产生的干扰源及其耦合方式,并通过仪器电路的合理设计、均衡、屏蔽等方法抑制干扰,使系统尽可能减小干扰的影响,保持测量精度. 相似文献
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