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支持向量机方法与模糊系统
被引:13
作者
:
陈永义
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
中国气象局培训中心北京
陈永义
机构
:
[1]
中国气象局培训中心北京
来源
:
模糊系统与数学
|
2005年
/ 01期
关键词
:
机器学习;
支持向量机;
模糊系统;
模糊控制;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
O159 [模糊数学];
学科分类号
:
070104 ;
摘要
:
概括介绍了近年来倍受瞩目的一种新的计算机学习方法——支持向量机(Support VectorMachines,简称SVM)方法,这一方法具有坚实的理论基础和出色的应用效果;并分析了SVM方法与模糊系统的关系,对这两种方法的交互促进和发展提出了看法
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机构:
成都气象中心
冯汉中
;
陈永义
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机构:
成都气象中心
陈永义
.
应用气象学报,
2004,
(03)
:355
-365
[2]
统计学习理论的本质[M]. 清华大学出版社 , (美)VladimirN.Vapnik著, 2000
[3]
A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition
[J].
Burges, CJC
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机构:
Lucent Technol, Bell Labs, Murray Hill, NJ 07974 USA
Lucent Technol, Bell Labs, Murray Hill, NJ 07974 USA
Burges, CJC
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DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY,
1998,
2
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