基于支持向量机的水质评估模型研究

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摘  要：针对水质评估因子的模糊性和非线性特征，且水质样本小类（如高污染水质类）因样本量少而容易导致误分的问题，深入研究了支持向量机（SVM）这一善于解决非线性问题的智能模型，设计了一种多宽度复合高斯核的支持向量机模型。该模型通过多个复合高斯核扩大和控制核函数宽度，以此扩大样本间欧氏距离与差异，以解决小类的误分问题。（剩余5662字）

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