基于ANN与SVM的分类和回归比较研究

摘要：

支持向量机是一种基于统计学习理论的新型机器学习方法,广泛应用于解决分类和回归问题。由于其出色的学习性能,已成为当前国际机器学习界的研究热点。介绍了支持向量机与人工神经网络的基本原理,从理论上对人工神经网络与支持向量机的学习方法进行了分析与比较,并对二者进行了分类和回归方面的性能仿真。结果表明,虽然支持向量机和人工神经网络模型都表现了较好的分类能力,但支持向量机的回归能力高于人工神经网络方法,且在计算机速度上有人工神经网络无法比拟的优势。

关键词： 人工神经网络 支持向量机 统计学习 机器学习

作者: 林关成 李亚安

作者单位: 西北工业大学 航海学院,陕西 西安 710072 渭南师范学院 传媒工程系,陕西 渭南 714000 西北工业大学 航海学院,陕西 西安 710072

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008促进中西部发展声学学术交流会

会议地点: 拉萨

会议语种:中文

页码: 226-230

在线出版日期: 2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）