基于支持向量机的小样本数据概率分布模式自动识别  

Distributions Identification for Small Samples Based on SVM

作　　者：韩强[1] 祝华远[1] 孙明礼[1] 张宗玉[1] 

机构地区：[1]海军航空工程学院青岛分院,青岛266041

出　　处：《科学技术与工程》2009年第10期2766-2770,共5页Science Technology and Engineering

摘　　要：在装备可靠性工程领域,小样本数据概率分布模式识别是亟需解决的一个难题。统计学习理论是专门研究小样本情况下机器学习规律的理论,支持向量机是当前最新的、基于统计学习理论的机器学习算法。根据现代统计学原理提取了数据分布特征参数,采用支持向量机分类算法构建了小样本数据概率分布模式自动识别模型。测试结果表明,模型对小样本数据概率分布模式具有较强的识别能力。In equipment reliability analysis, it is a difficult problem for small samples distributions identification. An intelligent distributions identification model for small samples is proposed using statistics and multi-element classifier support vector machine. The results indicate that it has preferable performance for is a feasible and effective model.

关 键 词：支持向量机 概率分布 识别模型 

分 类 号：TP274.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]