1)  v-support vector regression
v-支持向量回归机
1.
In order to use the properties of samples,a soft-sensing method with multiple models based on an online clustering arithmetic and v-support vector regression(vSVR)was presented.
针对石化行业中软测量建模样本的特性,提出一种基于在线聚类和v-支持向量回归机(vSVR)的多模型软测量建模方法。
2)  As(V)
As(V)
1.
Effects of GaAs,Ga ̄(3+) and As(V) on Germination Physiology of Vegetable Seeds.;
GaAs、Ga~(3+)和As(V)对蔬菜种子萌发生理影响研究
3)  V(Ⅴ)
V(Ⅴ)
4)  -△V
-△V
5)  Vitamin A
V_A
6)  As (III,V)
V)
参考词条
补充资料:支持向量机方法
支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的。支持向量机算法是一个凸二次优化问题,能够保证找到的极值解就是全局最优解,是神经网络领域域取得的一项重大突破。与神经网络相比,它的优点是训练算法中不存在局部极小值问题,可以自动设计模型复杂度(例如隐层节点数),不存在维数灾难问题,泛化能力强。
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