作者：汪丹,张亚非 单位：中国微米纳米技术学会;东南大学 出版：《传感技术学报》2005年第01期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGJS2005010510 DOC编号：DOCCGJS2005010519 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 介绍了一种可以应用于气体识别领域的新的算法 -支持向量基算法 (SVM) ，并通过同常规的神经网络算法-BP算法进行实验对比 ，得到了 ：SVM算法在数据样本不含噪声时可以得到和BP算法同样好的识别效果 ；在数据言本含有噪声时 ，该算法的识别效果相对BP算法具有明显的优势。从而证明了SVM算法在气体识别领域具有良好的研究价值和应用前景。

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