期刊文章详细信息
基于支持向量机函数逼近的性能研究
Function Approximation Research Based on Support Vector Machine
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]天津市检测技术研究所,天津300141 [2]南开大学信息学院自动化系,天津300071
基 金：国家自然科学基金资助项目(60374037);南开大学科技创新基金资助项目
年 份：2006
卷 号：32
期 号：8
起止页码：52-54
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊
摘 要：通过仿真分析比较支持向量机与前馈神经网络在非线性函数逼近的结果,得出在小样本下,SVM的样本依赖程度、抗噪声能力和泛化性能都优于前馈神经网络。
关 键 词：支持向量机 统计学习理论 神经网络 函数逼近
分 类 号：TP183]
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