支持向量机通过寻找最大间隔超平面来进行分类,而神经网络通过调整神经元之间的连接权重来学习输入与输出之间的映射关系。 2. 训练过程的差异: 支持向量机的训练过程是通过优化问题求解得到最优的超平面,而神经网络的训练过程是通过反向传播算法不断调整连接权重来最小化误差。 3. 适用场景的差异: 支持向量机适用于小样...
因此,神经网络系统的优劣是因人而异的。 2.支持向量机是以统计学理论为基础的,因而具有严格的理论和数学基础,可以不像神经网络的结构设计需要依赖于设计者的经验知识和先验知识。支持向量机与神经网络的学习方法相比,支持向量机具有以下特点: 1)支持向量机是基于结构风险最小化原则,保证学习机器具有良好的泛化能力; ...
●AHP层次法和FAHP模糊层次法是类似的概念,都属于层次法,直观区别为二者的打分值不同。AHP分值取1/9~1~9,1为中间值(即同等重要);而FAHP分值取0.1~0.5~0.9,0.5为中间值(即同等重要)。 ●模糊综合评判是与层次法独立(无直接关系)的软件,一般是层次法求出权重后,用模糊综合评判法对具体对象进行综合打分。 ●...