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模式识别中的支持向量机方法
模式识别中的支持向量机方法
作者:
吴铁军
杜树新
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
支持向量机
模式识别
泛化能力
摘要:
针对模式识别问题,描述了支持向量机的基本思想,着重讨论了ν-SVM、最小二乘SVM、加权SVM和直接SVM等新的支持向量机方法,用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法、分解法,提高泛化能力的模型选择方法,以及逐一鉴别法、一一区分法、M-ary分类法、一次性求解等多类别分类方法.最后给出了污水生化处理过程运行状态监控的多类别分类实例.作为结构风险最小化准则的具体实现,支持向量机具有全局最优性和较好的泛化能力.
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支持向量机
内容分析
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相关学者/机构
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内容分析
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关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
文献信息
篇名
模式识别中的支持向量机方法
来源期刊
浙江大学学报(工学版)
学科
工学
关键词
支持向量机
模式识别
泛化能力
年,卷(期)
2003,(5)
所属期刊栏目
自动化技术、计算机技术
研究方向
页码范围
521-527
页数
7页
分类号
TP181
字数
6883字
语种
中文
DOI
10.3785/j.issn.1008-973X.2003.05.006
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
杜树新
7
556
6.0
7.0
2
吴铁军
11
670
9.0
11.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
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节点文献
引证文献
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二级引证文献(15)
研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
模式识别
泛化能力
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
主办单位:
浙江大学
出版周期:
月刊
ISSN:
1008-973X
CN:
33-1245/T
开本:
大16开
出版地:
杭州市浙大路38号
邮发代号:
32-40
创刊时间:
1956
语种:
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
81907
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