10.3969/j.issn.1006-5911.2004.07.014
基于支持向量机的供应链伙伴企业选择方法的研究
为了克服传统的机器学习方法在供应链管理领域应用存在的局限性,介绍了一种新的支持向量机的机器学习算法.以企业为背景,运用支持向量机算法来解决多类分类问题和函数回归问题.通过在某企业供应链伙伴选择中的实际应用,并与用神经元网络训练得出的结果进行对比,证明这种支持向量机的机器学习算法,不仅具有较高的训练效率,而且有更高的精确度.
供应链、支持向量机、统计学习理论、伙伴企业
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TP18(自动化基础理论)
2004-08-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
796-800