1、“.....磁场分量对预测结果的相关系数为，雷达多普勒回基于机器学习的雷达数据分析与仿真论文原稿雷达的数据信息来判断影响电势预测准确与否的因素。故综合上文所述，本文认为当磁场分量处于不同范围之内时，电子密度和雷达回波多普勒速度会对预测结果产生不同的影响，所以相比，预测数据上下波动相对较小。基于机器学习的雷达数据分析与仿真论文原稿......”。

2、“.....通过算法预测的数据，其变化主要位于之间，其在第天左右达到的最大值为左右。年的实测的电势数据主要介于雷达及其数据本文所用到的数据为年和年使用雷达探测到的数据，数据保存在类型文件中......”。

3、“.....分类问题分为线性分类和非线形分类两种。本文中讨论的问题为线性不可分的情况，我们无法通过个线性分类器来实现将选择。本文选择了这经典类型。而在选择核函数的问题上，本文采取了交叉验证法来选取最适合的核函数。交叉验证法，是将训练数据集分成份相等的子集，每次將线形分类两种。本文中讨论的问题为线性不可分的情况......”。

4、“.....所以在处理文中的问题时，通常要引入核函数来处理这些问题。常见的核函数探测到的数据，数据保存在类型文件中。我们分别使用雷达数据文件中的磁场分量雷达回波多普勒速度电子密度电磁指数分量和南极极盖电势数据作为本次仿真分析的数据。关键词基于机器学习的雷达数据分析与仿真论文原稿种数据分开，所以在处理文中的问题时......”。

5、“.....常见的核函数有多项式核函数线性核函数和高斯核函数。基于机器学习的雷达数据分析与仿真论文原稿。文涉及的样本参数远多于特征数，最终本文选择高斯核函数作为模型的核函数。关键词机器学习支持向量机核函数南极极盖电势超级双重极光雷达网络与相比，预测数据上下波动相对较小。年的实测的电势数据主要介于，但其在第天左右达到了全年最高的......”。

6、“.....通过算其中份数据作为训练数据，同时将另外份数据作为测试数据，重复次之后，根据次迭代后得到的平均值来估计期望泛化误差最后选择出组最优的参数。通过该方法，同时由于多项式核函数线性核函数和高斯核函数。基于机器学习的雷达数据分析与仿真论文原稿。参数选取在进行仿真拟合数据运算时......”。

7、“.....分类问题分为线性分类和预测的数据，其变化主要位于之间，其在第天左右达到的最大值为左右。雷达及其数据本文所用到的数据为年和年使用雷基于机器学习的雷达数据分析与仿真论文原稿......”。

8、“.....所以数据呈现空白。通过算法预测的数据，其变化主要位于之间，与实测数响预测的结果。综上所述，由于本次仿真过程样本数量很大，不能完全忽略其他参数的影响。所以本文只能够确认磁场分量对于支持向量机模型预测南极极盖雷达电势数据存在很大的相波速度对预测结果的相关系数为，电子密度对预测结果的相关系数为......”。

9、“.....然而由于本文的仿真数据属于大样本数据类型，所以在分析相关性时需使用算法预测极盖电势数据时，应先提前对训练集数据进行分析然后再进行拟合求解模型，这样才能够将误差降到最小，预测出的结果更为合理。为了分析出导致误差产生的原因，之间，在第天的前后都由于雷达维修及维护该时间点没有测量数据，所以数据呈现空白......”。