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支持向量机和神经网络的融合发展
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TP18

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总装预研基金资助项目(41327030103)


Fusion Development of Support Vector Machines and Neural Networks
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    摘要:

    提出了支持向量机和神经网络的融合发展观。分析了支持向量机和神经网络的异同点。从认知模型角度探讨了神经网络认知模型对于支持向量机认知模型发展的指导作用,提出了支持向量机认知模型概念和发展思路;从支持向量机算法思想角度,提出了一类神经网络算法的发展。

    Abstract:

    This paper proposes a standpoint of fusion development of support vector machines (SVM) and neural networks (NN), and argues that SVM and NN are equivalent in function but different in implementation algorithm. In term of cognitive model, it discusses the guidance effect of NN cognitive model on SVM counterpart development, and simultaneously investigates the concepts and development methods of SVM cognitive model in detail. Finally, it proposes a class of NN algorithm development from the angle of core idea of SVM algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李应红,尉询楷.支持向量机和神经网络的融合发展[J].空军工程大学学报,2005,(4):70-73

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  • 在线发布日期: 2015-11-24
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