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基于RBFN与SVR比较的信息评价研究

An Empirical Study of Information Evaluation Based on the Comparison between RBFN and SVR

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【作者】 刘怀亮张治国马志辉董萍许君宁

【Author】 Liu Huailiang et al.

【机构】 西安电子科技大学经济管理学院

【摘要】 SVR是一种基于统计学习理论的机器学习方法SVM回归学习中的应用。其方法实现了数据空间与特征空间之间的非线性映射,建立在此基础上的SVR也就具备了优秀的非线性预测能力。最后,基于RBFN和SVR的理论基础,结合供应商评价指标体系,以供应商信息评价为例,进行了信息评价实证研究并对结果进行了分析。

【基金】 国家自然科学基金资助项目:“基于语义网的多媒体检索与数据挖掘”(编号:70503022);中国博士后基金资助项目:“基于支持向量机的视频语义检索研究”(编号:20060400996)
  • 【文献出处】 情报杂志 ,Journal of Information , 编辑部邮箱 ,2008年11期
  • 【分类号】G353.1
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