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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。

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