基于支持向量机和神经网络对分类问题的比较研究

• 作者: 何政军 张金会 田希
• 来源期刊: 机械工程师
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 神经网络 模式识别
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 制造业信息化
• 页码范围: 31-32
• 分类号: TP183
• 字数: 2243字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2333.2012.08.013

摘要

支持向量机( SVM)和神经网络(ANN)是模式识别的两种方法,支持向量机是新兴的一种效率更高的识别方法,能够达到比神经网络更好的分类效果.文中以二分类为例比较了二者的分类准确率和效率问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何政军	华北电力大学动力工程系	7	46	4.0	6.0
2	张金会	华北电力大学机械工程系	11	57	5.0	7.0
3	田希	华北电力大学动力工程系	2	11	2.0	2.0