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基于支持向量机的电磁场优化设计及应用研究

2009年 应用技术  中期阶段
  • 成果简介
　　研究了一种有效的支持向量机在线增量学习算法及海量数据学习算法，以适应求解电磁场正逆问题时训练样本多以及样本动态增加的要求；研究了利用支持向量机强大的泛化和回归能力求解具有不同约束条件的电磁场正问题求解方法，研究边值问题拟合函数的构造方法；把具有很强泛化性能的支持向量机方法与模拟退火算法相结合，充分利用已搜索空间的信息，建立待求优化问题的数学模型，用于指导最优点搜索过程，形成一种快速收敛的优化学...
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