支持向量机和神经网络在粗糙面参数反演中的比较

摘要：

首先介绍支持向量机和神经网络方法及其在内部网络训练上的不同.分别利用支持向量机和神经网络对高斯粗糙面的均方根高度和相关长度进行反演.通过仿真结果和误差对比分析,发现在小样本情况下,支持向量机的反演结果比神经网络好,而在具有大量样本的情况下,神经网络的反演精度有显著提高,而且反演时间比支持向量机少很多.

关键词：支持向量机、粗糙面、神经网络、均方根高度、相关长度、反演

所属期刊栏目：31

分类号：TN011(一般性问题)

资助基金：国家杰出青年科学基金61225002;高等学校博士学科点专项科研基金20100203110016

在线出版日期：2014-08-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：75-84