基于RBFN与SVR比较的信息评价研究

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.

关键词：径向基函数网络、回归支持向量机、信息评价

所属期刊栏目：27

分类号：G353(情报学、情报工作)

资助基金：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"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"20060400996

在线出版日期：2009-02-16（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：11-13,10