支持向量机与人工神经网络

被引：32

作者：

艾娜

吴作伟

任江华

机构：

[1] 北京交通大学机电学院

[2] 北京交通大学机电学院北京

[3] 北京

来源：

山东理工大学学报(自然科学版) | 2005年 / 05期

关键词：

支持向量机; 人工神经网络; 统计学习理论;

D O I：

10.13367/j.cnki.sdgc.2005.05.011

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是由Vapnik等人提出的一种基于统计学习理论的新型机器学习算法;而人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)已经成功用于解决模式识别和任意非线性函数回归估计问题中.介绍了支持向量机与人工神经网络的基本原理,并对二者进行了逼近方面的比较,结果表明,支持向量机作为一种新兴技术而具有的独特的优越性.

引用

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