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支持向量机理论的研究与进展
引用本文:宋召青,崔和,胡云安.支持向量机理论的研究与进展[J].海军航空工程学院学报,2008,23(2):143-148, 152.
作者姓名:宋召青  崔和  胡云安
作者单位:1. 海军航空工程学院,控制工程系,山东,烟台,264001
2. 92857部队,北京,100073
基金项目:国家自然科学基金 , 中国博士后科学基金
摘    要:回顾了支持向量机理论的发展历程,介绍了支持向量机的标准训练算法及其分解算法、变形算法、几何算法以及多类分类算法,重点描述了最小二乘支持向量机算法,总结了支持向量机理论及其应用的现状与存在问题,对支持向量机的未来发展方向进行了展望。

关 键 词:支持向量机  核函数  特征空间  最小二乘法
文章编号:1673-1522(2008)02-0143-06
修稿时间:2007年9月29日

Research and Development of Support Vector Machine Theory
SONG Zhao-qing,CUI He and HU Yun-an.Research and Development of Support Vector Machine Theory[J].Journal of Naval Aeronautical Engineering Institute,2008,23(2):143-148, 152.
Authors:SONG Zhao-qing  CUI He and HU Yun-an
Institution:SONG Zhao-qing, CUI He, HU Yun-an(1. Department of Control Engineering, NAAU, Yantai Shandong 264001, China: 2. The 92857^th Unit ofPLA, Beijing 100073, China)
Abstract:The development history of support vector machine (SVM) was reviewed. The standard training algorithm, decomposition algorithm, transmutation algorithm, geometry algorithm and multi-class classifier algorithm of SVM were introduced. The Least Square (LS) SVM algorithm was described in detail. The research actuality and existent problems of SVM theory and its applications were summarized and the future development direction of SVM theory was expected.
Keywords:support vector machine  kernel function  character space  least square
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