支持向量机和神经网络的融合

摘要：

众所周知,随着信息技术的快速发展,各个行业都面临着如何处理海量大数据的压力,由于大数据算法的支撑与贡献,各种新兴行业(如云计算,人工智能等)开始崛起,由此观之,大数据已成为当下社会关注焦点问题中的重中之重.在大数据的背景下,如何实现对大数据的分析是摆在人们面前亟待解决的问题.对于大数据分析,分类问题是重要内容.因此,分类算法的研究显得尤为重要.分类算法中,神经网络分类的准确度高,泛化能力强;支持向量机能解决过学习、避免维数灾难及趋于局部极小等.本文尝试将径向基神经网络(RBFNN)与支持向量机融合,获取更优的分类算法.

关键词：大数据分析、分类算法、RBF神经网络、融合

在线出版日期：2019-01-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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