支持向量机的多分类算法

• 作者: 张国红 胡国胜 钱玲
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 电力系统 电力电子 支持向量机 多分类算法
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 127-132
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6159字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-506X.2006.01.033

摘要

系统介绍了统计学习理论(statistical learning theory, SLT)与支持向量机(support vector machine, SVM)的基本思想和算法,总结和比较了二分类和多分类两种情况下支持向量机的主要训练算法.与人工神经网络相比,分析了支持向量机算法的优点.归纳了支持向量机在诸如模式识别、函数逼近、时间序列预测、故障预测和识别、信息安全、电力系统以及电力电子领域中的应用.最后对SVM前景作了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡国胜		22	243	7.0	15.0
3	张国红		2	79	2.0	2.0