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基于BP神经网络和SVM的分类方法研究
Research on the Classification Method Based on BP Neural Network and SVM
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]中国电子科技集团公司第十五研究所,北京100083
年 份：2015
卷 号：36
期 号：11
起止页码：96-99
语 种：中文
收录情况：CSA、IC、JST、普通刊
摘 要：介绍了BP神经网络和SVM算法的分类原理。附加动量因子和随机梯度下降法是对BP神经网络进行优化的重要方法,利用Google实验室的MNIST手写数字库研究了动量因子和随机数以及SVM不同核函数对分类性能影响,为实际应用中模型的选择提供一定依据。同时也研究了两个算法在不同样本数下的性能表现,实验表明样本数较少时SVM比BP具有更高的泛化能力。最后结合两个算法特点,给出层次分类法并做为今后研究方向。
关 键 词：MNIST数字库 BP神经网络 支持向量机 分类性能
分 类 号：TP391.4] TP18[计算机类]
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