| 支持向量机在模式识别中的核函数特性分析 |
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| 引用本文： | 李盼池,许少华. 支持向量机在模式识别中的核函数特性分析[J]. 计算机工程与设计, 2005, 26(2): 302-304 |
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| 作者姓名： | 李盼池 许少华 |
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| 作者单位： | 大庆石油学院,计算机科学与工程学院,黑龙江,大庆,163318;大庆石油学院,计算机科学与工程学院,黑龙江,大庆,163318 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60373102)。 |
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| 摘 要： | 支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的一种机器学习技术，与传统人工神经网络不同之处在于前者基于结构风险最小化原理，后者基于经验风险最小化原理。支持向量机不仅结构简单，而且技术性能尤其是泛化能力与BP神经网络相比有明显提高。讨论了支持向量机的分类原理，并用多项式函数、径向基函数和感知机函数等3种核函数作为内积回旋，分别以平面点集分类、手写体汉字识别及双螺旋线识别为例，在不同的结构参数下进行了仿真实验，并对3种核函数的分类特性进行了对比分析，给出了在不同模式识别问题中3种核函数的选择条件。
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| 关 键 词： | 统计学习理论 支持向量机 机器学习 模式识别 |
| 文章编号： | 1000-7024(2005)02-0302-03 |
Support vector machine and kernel function characteristic analysis in pattern recognition |
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| LI Pan-chi,XU Shao-hua. Support vector machine and kernel function characteristic analysis in pattern recognition[J]. Computer Engineering and Design, 2005, 26(2): 302-304 |
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| Authors: | LI Pan-chi XU Shao-hua |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | statistical learning theory support vector machine machine learning pattern recognition |
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