支持向量机与人工神经网络

• 作者: 任江华 吴作伟 艾娜
• 来源期刊: 山东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 人工神经网络 统计学习理论
• 年，卷（期）: 2005,（5）
• 页码范围: 45-49
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3235字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6197.2005.05.011

摘要

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是由Vapnik等人提出的一种基于统计学习理论的新型机器学习算法;而人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)已经成功用于解决模式识别和任意非线性函数回归估计问题中. 介绍了支持向量机与人工神经网络的基本原理,并对二者进行了逼近方面的比较,结果表明,支持向量机作为一种新兴技术而具有的独特的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴作伟	北京交通大学机电学院	13	185	7.0	13.0
2	任江华	北京交通大学机电学院	2	92	2.0	2.0
3	艾娜	北京交通大学机电学院	2	92	2.0	2.0