基于SVM的综合评价方法研究

作     者：肖健华 吴今培 杨叔子 

作者机构：华中科技大学机械科学与工程学武汉430074 五邑大学智能技术与系统研究所江门529020 

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) 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2002年第28卷第8期

页      码：28-30页

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。

主 题 词：SVM 综合评价方法 支持向量机 统计学习理论 机器学习 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-3428.2002.08.011

馆 藏 号：203128897...