期刊文章详细信息
支持向量机与RBF神经网络回归性能比较研究
Performance comparison of regression prediction on support vector machine and RBF neural network
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]烟台大学计算机学院,山东烟台264005
基 金：山东省自然科学基金项目(2009ZRB019CE)
年 份：2011
卷 号：32
期 号：12
起止页码：4202-4205
语 种：中文
收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要：支持向量机与RBF神经网络相比各有优缺点,通过对支持向量机与RBF神经网络的研究,从理论上分析了这两种学习机在回归预测原理上的异同,通过仿真实验对比了两者在测试集上的逼近能力及泛化能力。仿真结果表明,对于小样本集,支持向量机的逼近能力及泛化能力要优于RBF神经网络。对实际应用中回归模型的选择问题提出了建议。
关 键 词：支持向量机 RBF神经网络 逼近能力 泛化能力 回归
分 类 号：TP301]
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