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王 炜1)刘 悦2)李国正2)吴耿锋2)马钦忠1)赵利飞1)林命週1). 2006: 我国大陆强震预测的支持向量机方法. 地震学报, 28(1): 29-36.
引用本文: 王 炜1)刘 悦2)李国正2)吴耿锋2)马钦忠1)赵利飞1)林命週1). 2006: 我国大陆强震预测的支持向量机方法. 地震学报, 28(1): 29-36.
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我国大陆强震预测的支持向量机方法

    摘要
  • 摘要: 统计学习理论是研究小样本情况下机器学习规律的理论. 支持向量机是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法. 它不但较好地解决了以往困扰很多学习方法的小样本、过学习、高维数、局部最小等实际难题，而且具有很强的泛化（预测）能力，其预测效果通常优于人工神经网络. 我国大陆强震与全球主要板块边界的强震活动之间具有一定的关系，但是这种关系具有较强的非线性. 尽管这种关系还不清楚， 但是通过支持向量机可以很好地进行建模， 并对我国大陆强震进行预测.

     

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