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支持向量回归在曲线拟合/重构中的应用

王(山弄)  
【摘要】:支持向量机是基于统计学习理论的一种机器学习的方法。支持向量回归是支持向量机的回归模型。由于支持向量机具有较严格的理论基础,又能较好地解决许多实际问题,该方法已成为近十年来机器学习领域最有影响的成果之一。 本论文将支持向量回归模型应用于计算机辅助几何设计的曲线拟合/重构的问题中,根据B样条拟合的特点和CAGD的接口要求,建立新的B样条核映射形式,并依据光顺的要求,对支持向量回归模型中的“惩罚系数C”加以改进,从而使支持向量回归模型更好的应用于曲线的光顺拟合/重构问题。


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