文献类型：期刊文章

作　　者：肖健华[1] 吴今培[2] 杨叔子[1]

机构地区：[1]华中科技大学机械科学与工程学,武汉430074 [2]五邑大学智能技术与系统研究所,江门529020

出　　处：《计算机工程》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70071023);广东省自然科学基金资助项目(990828)

年　　份：2002

卷　　号：28

期　　号：8

起止页码：28-30

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2000、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：系统介绍了统计学习理论与支持向量机的基本思想,研究了它们在综合评价中的应用。分析了科研立项评审系统的设计方法,建立了基于的评审系统。文末比较了新评审系统和采用其它方法如模糊排序、神经网络等建立的评审系统所分别取得的拟合效果,比较结果SVM表明:采用支持向量机设计的评审系统结构简单、思路清晰且能取得更为理想的评审结果。

关 键 词：SVM 综合评价方法  支持向量机 统计学习理论 机器学习  

分 类 号：TP181]