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支持向量机在工业过程中的应用
被引量：
9
1
作者
陈文杰
王晶
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期195-200,共6页
支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论,针对小样本学习问题的通用学习算法,它采用结构风险最小化(Structural risk minimization,SRM)准则,大大提高了模型的泛化能力,成功地解决了神经网络的过学习问题。目前主要应用在模式识别领域,...
支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论,针对小样本学习问题的通用学习算法,它采用结构风险最小化(Structural risk minimization,SRM)准则,大大提高了模型的泛化能力,成功地解决了神经网络的过学习问题。目前主要应用在模式识别领域,在工业过程中的应用相对较少。本文首先从理论研究、算法结构、参数选择和扩展SVM 4个方面详细介绍了近些年来支持向量机的研究进展;然后对SVM在工业过程中的应用现状进行分析,指出进一步研究的方向。
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关键词
支持向量机
核函数
工业
过程
应用
原文传递
题名
支持向量机在工业过程中的应用
被引量：
9
1
作者
陈文杰
王晶
机构
北京化工大学自动化研究所
出处
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期195-200,共6页
文摘
支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论,针对小样本学习问题的通用学习算法,它采用结构风险最小化(Structural risk minimization,SRM)准则,大大提高了模型的泛化能力,成功地解决了神经网络的过学习问题。目前主要应用在模式识别领域,在工业过程中的应用相对较少。本文首先从理论研究、算法结构、参数选择和扩展SVM 4个方面详细介绍了近些年来支持向量机的研究进展;然后对SVM在工业过程中的应用现状进行分析,指出进一步研究的方向。
关键词
支持向量机
核函数
工业
过程
应用
Keywords
support vector machine(SVM)
kernal function
application in industrial process
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持向量机在工业过程中的应用
陈文杰
王晶
《计算机与应用化学》
CAS
CSCD
北大核心
2005
9
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