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《2008’促进中西部发展声学学术交流会论文集》2008年
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基于ANN与SVM的分类和回归比较研究

林关成  李亚安  
【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。
【作者单位】:西北工业大学航海学院
【分类号】:TP18

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 符敏;程德福;张广峰;;基于支持向量回归的声音转换[A];第八届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];2005年
3 林关成;李亚安;;基于ANN与SVM的分类和回归比较研究[A];2008’促进中西部发展声学学术交流会论文集[C];2008年
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10 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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8 栗景树;基于人工神经网络的逆模型在热轧板带生产中的应用研究[D];昆明理工大学;2010年
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10 吴明圣;径向基神经网络和支持向量机的参数优化方法研究及应用[D];中南大学;2007年
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