基于最小二乘支持向量机算法的南宋官窑出土瓷片分类

摘要：

将最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)算法用于杭州南宋官窑2窑址出土瓷片的分类研究中,根据瓷片胎和釉的主要、次要和痕量元素组成对它们进行了分类,用留一法检验其分类效果,并与支持向量机( support vector machine,SVM)算法和自组织特征映射(self-organizing map,SOM)算法进行了比较.结果表明:SVM算法和LS-SVM算法比SOM算法更适合于处理"小样本"问题;一般情况下,SVM的分类效果比LS-SVM的分类效果好,但是LS-SVM具有更快的求解速度.

关键词：最小二乘支持向量机、南宋官窑、古陶瓷、支持向量机、自组织特征映射

所属期刊栏目：36

分类号：TQ174

资助基金：香港城市大学研究基金7001104

在线出版日期：2008-09-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1183-1186