基于神经网络的支持向量机学习方法研究

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摘要：针对支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对大规模样本分类效率低下的问题,提出了基于自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory,ART）神经网络与自组织特征映射（Self-Organizing feature Map,SOM）神经网络的SVM训练算法,分别称为ART-SVM算法与SOM-SVM算法。这两种算法通过聚类压缩数据集,使SVM训练的速度大大提高,同时可获得令人满意的泛化能力。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91690X/200902/29925156.html

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关键词：支持向量机 神经网络 学习方法 方法研究 向量机 支持向量机 ART-SVM算法 SOM-SVM算法 聚类