基于支持向量机的模式识别方法

• 作者: 严正俊 梁宏斌
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 统计学习理论 支持向量机 C-SVM 模式识别
• 年，卷（期）: 2007,（16）
• 所属期刊栏目: 测试·封装·材料
• 页码范围: 193-194
• 页数: 2页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2007.16.065

摘要

基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法是现代智能技术的一个重要分支.SVM实现了结构风险最小化(SRM),而不是经验风险最小化(ERM),在保证分类精度的前提下,提高了分类器的泛化能力.着重讨论C-SVM原理,并在此基础之上,对算法进行了测试.测试结果表明,C-SVM分类算法具有较好的推广能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁宏斌		3	11	1.0	3.0
2	严正俊		2	11	1.0	2.0