基于支持向量机的小样本数据概率分布模式自动识别

• 作者: 孙明礼 张宗玉 祝华远 韩强
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 概率分布 识别模型
• 年，卷（期）: 2009,（10）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 2766-2770
• 页数: 5页
• 分类号: TP274.2
• 字数: 3781字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2009.10.051

摘要

在装备可靠性工程领域,小样本数据概率分布模式识别是亟需解决的一个难题.统计学习理论是专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,支持向量机是当前最新的、基于统计学习理论的机器学习算法.根据现代统计学原理提取了数据分布特征参数,采用支持向量机分类算法构建了小样本数据概率分布模式自动识别模型.测试结果表明,模型对小样本数据概率分布模式具有较强的识别能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝华远		33	105	4.0	8.0
2	孙明礼		8	19	3.0	4.0
3	张宗玉		12	16	3.0	3.0
4	韩强		15	50	4.0	6.0