支持向量机在模式识别中的应用

• 作者: 沈明华 王飞行 肖立
• 来源期刊: 电讯技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 支持向量机 径向基函数 泛化能力 目标识别
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 9-12
• 页数: 4页
• 分类号: TN957.5
• 字数: 3285字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-893X.2006.04.002

摘要

针对传统神经网络存在网络结构难于确定、过学习以及局部极小等问题,研究了基于支持向量机(SVM)的模式识别问题.通过对棋盘这种典型非线性二值问题的分类研究,分析了支持向量机的分类与泛化能力,支持向量机在分类和泛化能力方面远远优于传统神经网络.最后将支持向量机用于对两类飞机目标的分类识别,通过多组蒙特卡罗试验,获得了较好的识别结果.支持向量机在目标识别中有巨大潜力和广阔前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈明华	国防科技大学电子科学与工程学院	4	55	3.0	4.0
2	王飞行	国防科技大学电子科学与工程学院	6	51	3.0	6.0
3	肖立	国防科技大学电子科学与工程学院	4	51	3.0	4.0