《表2 fU(x)所对应的第k个SV以及αU+,k-αU-,k值》

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《带结构风险最小化的最优区间回归模型辨识》

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其中noise表示在区间[-1，1]上随机产生的实数.从式（48）分别获取训练数据和测试数据，当应用5–阶交叉验证获取超参数（ε，γ，σ）为（0.001，10，0.5）时，应用提出的方法所建立的区间模型以及对应的上、下边回归模型的逼近误差分别如图15–16所示，上、下边回归模型从51个数据中都用了4个SV.对于fU（x）（上边回归模型），对应的第k个SV以及αU+，k-αU-，k值如表2所示，其表达式为