【摘 要】
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近些年来,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为机器和学习数据挖掘的一种新方法,在理论研究和实际应用上都有了飞速的发展,支持向量机以其自身算法的优点以及实现的
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近些年来,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为机器和学习数据挖掘的一种新方法,在理论研究和实际应用上都有了飞速的发展,支持向量机以其自身算法的优点以及实现的可行性可以成功地处理回归问题和模式识别等诸多问题。本文研究了将滤波器设计转换为一个支持向量回归问题的方法,然后选择RBF核函数对建立的数据集进行训练,最终得到最优滤波器的解。最后,我们将设计出的滤波器与用Remez算法设计出的滤波器进行性能上的对比。全文共分为五章:第一章简要论述SVM理论及算法的发展和研究现状以及本文所要解决的问题:第二章从线性SVM和非线性SVM两种情况阐述支持向量分类、回归理论;第三章介绍核函数及其参数选择问题;第四章介绍滤波器设计是如何转换为一个支持向量回归问题的并进行试验,针对实验结果进行分析。在最后一章对试验中遇到的问题进行总结以及未来研究的展望。
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