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支持向量机在电力系统中的应用

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:283 KB | 2011-06-30

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20 世纪90 年代由Vapnik 等人提出的基于统计学习理论的支持向量机(support vector machines, SVM)，是数据挖掘中的一项新技术，它能够对小样本学习问题给出较好的解决方案，已成为当前国际机器学习领域新的研究热点。本文对目前国内外有关支持向量机在电力系统中的研究与应用进行简单综述，同时对与SVM 技术相关的技术(如结构风险最小化原则、统计学习理论、常见SVM 算法和该技术的发展趋势等)进行了介绍和讨论。本文工作对于人们快速了解和掌握SVM 技术具有一定的帮助。
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