基于支持向量分类机和回归机的综合评价方法

• 作者: 夏国恩 张葛祥 金炜东
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 社会科学
• 关键词: 支持向量分类机 支持向量回归机 综合评价 人工神经网络 管理信息系统
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 页码范围: 522-527
• 页数: 6页
• 分类号: C934
• 字数: 3002字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2006.04.024

摘要

采用支持向量多值分类机和回归机进行综合评价排序,以提高机器学习方法的综合评价排序能力,并以管理信息系统综合评价为例,与人工神经网络(ANN)方法进行了对比研究.试验结果表明,基于支持向量多值分类机综合评价得分之间的差异比ANN更明显,而且基于支持向量回归机综合评价得分的相对误差明显小于ANN.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张葛祥	西南交通大学电气工程学院	73	1799	20.0	41.0
2	夏国恩	西南交通大学经济管理学院	17	327	10.0	17.0
3	金炜东	西南交通大学电气工程学院	295	3889	30.0	49.0