首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

支持向量机和神经网络的融合发展
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,2005,6(4):70-73.
作者姓名:李应红  尉询楷
作者单位:空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038;空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038
基金项目:总装预研基金资助项目(41327030103)
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。

关 键 词:机器学习  支持向量机  神经网络  融合发展
文章编号:1009-3516(2005)04-0070-04
收稿时间:2004-11-16
修稿时间:2004年11月16

Fusion Development of Support Vector Machines and Neural Networks
LI Ying-hong,WEI Xun-kai.Fusion Development of Support Vector Machines and Neural Networks[J].Journal of Air Force Engineering University(Natural Science Edition),2005,6(4):70-73.
Authors:LI Ying-hong  WEI Xun-kai
Institution:The Engineering Institute, Air Force Engineering University, Xi''an, Shaanxi 710038, China
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.
Keywords:machine learning  support vector machines  neural networks  fusion development
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《空军工程大学学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《空军工程大学学报》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号