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

支持向量机方法与模糊系统
引用本文:陈永义.支持向量机方法与模糊系统[J].模糊系统与数学,2005,19(1):1-11.
作者姓名:陈永义
作者单位:中国气象局,培训中心,北京,100081
基金项目:国家自然科学基金资助项目 (6 0 0 72 0 0 6)
摘    要:概括介绍了近年来倍受瞩目的一种新的计算机学习方法——支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)方法,这一方法具有坚实的理论基础和出色的应用效果;并分析了SVM方法与模糊系统的关系,对这两种方法的交互促进和发展提出了看法。

关 键 词:机器学习  支持向量机  模糊系统  模糊控制
文章编号:1001-7402(2005)01-0001-11

Support Vector Machine and Fuzzy Systems
CHEN Yong-yi.Support Vector Machine and Fuzzy Systems[J].Fuzzy Systems and Mathematics,2005,19(1):1-11.
Authors:CHEN Yong-yi
Abstract:This paper introduces principles of a novel computer learning method, Support Vector (Machines,) which has attracted much attention in recent years. The relationship between Support (Vector) Machines and fuzzy systems is analyzed, based on which, suggestions on their further (improvement) through interacting with each other are provided.
Keywords:Computer Learning  Support Vector Machine  Fuzzy System  Fuzzy Control
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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