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Semi-supervised Support Vector Regression Model for Remote Sensing Water Quality Retrieving被引量：3: 《Chinese Geographical Science》2011年第1期57-64,共8页WANG Xili FU Li MA Lei; Under the auspices of National Natural Science Foundation of China (No. 40671133);Fundamental Research Funds for the Central Universities (No. GK200902015); This paper proposed a semi-supervised regression model with co-training algorithm based on support vector machine, which was used for retrieving water quality variables from SPOT 5 remote sensing data. The model consi...; 关键词：semi-supervised learning support vector regression CO-TRAINING water quality retrieving model SPOT 5