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摘要:
通过引入结构风险最小化原则和最优分类面的概念,介绍了支持向量机及其用于非线性分类的基本原理和训练算法,并选用不同的核函数及参数对一组线性不可分的两类样本进行了划分识别,得到了较好的效果,并对结果进行了分析说明,展望了支持向量机的发展趋势.
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文献信息
篇名 支持向量机在分类中的应用
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 支持向量机 最优分类面 非线性分类 二次规划
年,卷(期) 2005,(8) 所属期刊栏目 学术论文与技术报告
研究方向 页码范围 1029-1035
页数 7页 分类号 TP18
字数 5550字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-8961.2005.08.014
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 尉询楷 空军工程大学工程学院 30 631 15.0 24.0
2 毕笃彦 空军工程大学工程学院 282 3094 27.0 43.0
3 陆波 空军工程大学工程学院 7 227 7.0 7.0
传播情况
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引文网络
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参考文献  (6)
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  • 引证文献(2)
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
最优分类面
非线性分类
二次规划
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
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
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