文献类型：期刊文章

作　　者：肖健华[1] 吴今培[1]

机构地区：[1]五邑大学智能技术与系统研究所,广东江门529020

出　　处：《计算机科学》

基　　金：国家自然科学基金

年　　份：2003

卷　　号：30

期　　号：2

起止页码：165-167

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2000、CSA、CSCD、CSCD2011_2012、IC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：The paper briefly introduces the principle of SVM in sorting first. Then using normal distribution as an example,the paper points out that the SVM can not get excellent sorting ability when the sample numbers of different class are different greatly. A method has been designed to compute the penalty parameter to error samples. On the basis of different penalty parameter an advanced SVM algorithm has been developed. Two simulated examples show the new algorithm is feasible.

关 键 词：样本数目  SVM模型 人工智能 支持向量机

分 类 号：TP18]