李盼池,肖红,许少华,刘显德

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摘要(Abstract)：

研究了采用基于结构风险最小化原理的支持向量机对模式的分类方法 ,构造的分类模型结构简单 ,易于实现 ,且泛化能力明显提高 .该模型采用 2种核函数 ,分别以平面点集分类和手写字识别为例进行了仿真实验 .结果表明 ,将支持向量机用于模式识别不存在局部极小值问题 ,且不需进行网络迭代训练 ,求解速度明显高于前馈神经网络 .

关键词(KeyWords)：统计学习理论;支持向量机;机器学习;模式识别

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author):李盼池,肖红,许少华,刘显德

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参考文献(References)：

• [1] 张学工.关于统计学习理论与支持向量机[J].自动化学报,2000,26(1):37～38.

• [2] 史忠植.知识发现[M ].北京:清华大学出版社,2002.203～209.

• [3] VladimirNV .统计学习理论的本质[M ].张学工译.北京:清华大学出版社,2000.96～101.