10.3321/j.issn:1001-506X.2006.01.033
支持向量机的多分类算法
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.
模式识别、电力系统、电力电子、支持向量机、多分类算法
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
中国科学院资助项目50077008;广东省博士启动基金033044
2006-03-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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127-132