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从神经网络到支撑矢量机(上)
从神经网络到支撑矢量机(上)
作者:
罗公亮
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
神经网络
支撑矢量机
统计推断
预知性学习
摘要:
在统计模式识别中,Bayes决策规则从理论上解决了最优分类器的设计问题,然而其实施却必须首先解决更困难的概率密度估计问题.BP神经网络直接从观测数据(训练样本)学习,是更简便有效的方法,因而获得了广泛的应用,但它是一种启发式技术,缺乏指导工程实践的坚实理论基础.统计推断理论研究所取得的突破性成果导致现代统计学习理论--VC理论的建立,该理论不仅在严格的数学基础上圆满地回答了人工神经网络中出现的理论问题,而且导出了一种新的学习方法--支撑矢量机(SVM).SVM已经在一些实际问题中获得了成功的应用,性能优于传统的神经网络方法.本文以模式识别问题为背景,介绍VC理论的主要内容及支撑矢量机方法.
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内容分析
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文献信息
篇名
从神经网络到支撑矢量机(上)
来源期刊
冶金自动化
学科
工学
关键词
神经网络
支撑矢量机
统计推断
预知性学习
年,卷(期)
2001,(5)
所属期刊栏目
前沿技术论坛
研究方向
页码范围
1-5
页数
5页
分类号
TP183
字数
5437字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1000-7059.2001.05.001
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
罗公亮
13
266
9.0
13.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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主办单位:
冶金自动化研究设计院
北京钢研柏苑出版有限责任公司
出版周期:
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ISSN:
1000-7059
CN:
11-2067/TF
开本:
大16开
出版地:
北京西四环南路72号
邮发代号:
2-321
创刊时间:
1976
语种:
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