支撑矢量机初步研究
支撑矢量机(SVM)是在VC理论的基础上根据结构风险最小归纳原理建立的一种比神经网络更强有力的学习机.但是其原始的训练算法需要求解二次规划问题,对以在实际工程问题中应用,因此,近年来提出了各种快速迭代算法.本文用标准数据库及工业现场收集的实际数据对它们进行了比较研究.
支撑矢量机 二次规划 SMO算法 NPA算法 SVM<”light>算法 模式识别
王启明 王旭旸 杨溪林 罗公亮
冶金自动化研究院(北京)
国内会议
昆明
中文
100-106
2001-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）