1、“.....无论是支持向量机还是支持向量机回归都依赖于线性约束凸结果上，为人类的安全又提供了深入的保障，同时促进了人工智能的发展，例如打败了世界围棋冠军。使得人工神经网络更加向人脑趋近，更加智能。参考文献韩虎，任恩恩，基于粗集理论的支持向量机分类方法研究计算机工程与设计，张学基于支持向量机和神经网络模型的识别论文原稿况，而不是样本数趋于无穷大时的最优解，引用核函数将输入空间中的非线性问题映射到高维特征空间中在高维空间中构造线性函数判别。神经网络的优化目标是基于经验的风险最小化，采用的是传统统计法......”。

2、“.....神回归支持向量机回归将回归中的情况，分类问题的样本点在分类之前已经属于哪类，而回归问题事先不知道。支持向量机与神经网络的异同支持向量机与神经网络类似都是学习型机器，不同的是支持向量机是算法方法，而神经网络是优化解决。支持向量机的基，从而发挥出计算机的高速运算能力，快速找到优化解。支持向量機的分类线性支持向量机支持向量机是种监督的分类和回归方法，主要分类即为单个，针对线性可分情况，它构造的最优分类面不仅能把两类样本正确分开，而且能使每组数据与超平面距特点支持向量机利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射......”。

3、“.....以达到学习的目的的目标是对特征空间划分最优平面，具有最大间隔使线性从可分到线性不可分，其核心方法是最大化分类边际的思想的训练结主要是模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，其实质是模拟人脑神经元的极易联想以及反射等功能抽象出来的数字模型。为了避免了维数灾难只有少数的支持向量是的最终决策函数，凸化问题保证全局最优性。基于支持发展，例如打败了世界围棋冠军。使得人工神经网络更加向人脑趋近，更加智能。参考文献韩虎，任恩恩，基于粗集理论的支持向量机分类方法研究计算机工程与设计，张学工......”。

4、“.....吉建娇，张娇娇的非线性问题映射到高维特征空间中在高维空间中构造线性函数判别。神经网络的优化目标是基于经验的风险最小化，采用的是传统统计法，不能保证网络的能够像向量机样具有泛化能力。神经网络优劣因设计者的优劣水平而异，如果设计者在网络设计过程中已经属于哪类，而回归问题事先不知道。支持向量机与神经网络的异同支持向量机与神经网络类似都是学习型机器，不同的是支持向量机是算法方法，而神经网络是优化解决。支持向量机的基础是理论和数学，与神经网络学习方法相比......”。

5、“.....人工神经网络也简称为神经网络或称作连接模型，它主要是模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，其实质是模拟人脑神经元的极易联想以及反射等功能抽象出来的数字模型。的目标是对特征空间划分最优平面，具有最大间隔使线性从可分到线性不可分，其核心方法是最大化分类边际的思想的训练结果是支持向量，借助次规划来求解向量，在分类决策中起决定作用。人工神经网络也简称为神经网络或称作连接模型，的分类线性支持向量机支持向量机是种监督的分类和回归方法，主要分类即为单个......”。

6、“.....它构造的最优分类面不仅能把两类样本正确分开，而且能使每组数据与超平面距离最近的点到达与超平面距离最大。非线性支持向量机现实中针对噪，许婕，刘丹丹人工神经网络控制系统不依赖与模型的故障诊断方法科技风，。基于支持向量机和神经网络模型的识别论文原稿。特点支持向量机利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射，其基本特征是空间内最大线性，以达到学习的目的尽所能的利用了自己的经验先验和专业等知识，可能会得到较理想的网络结构，反之亦然。结语随着科技发展支持向量机和神经网络模型都有各自深入的发展......”。

7、“.....为人类的安全又提供了深入的保障，同时促进了人工智能支持向量机在保证结构风险最小选择和学习机器泛化能力具有极大优势终端目的旨在解决优化了算法复杂度与输入向量相关问题，以到达识别运算的目的主要是基于有限的样本信息针对小样本情况，而不是样本数趋于无穷大时的最优解，引用核函数将输入空间的输入数据，几乎所有样本都是线性不可分的，通过非线性变化把样本映射到高维特征空间，然后进行空间线性分类，寻找最优超平面，即即将非线性可分问题转化为线性可分问题。支持向量机回归支持向量机回归将回归中的情况......”。

8、“.....具有联想和存储功能。联想是通过人工神经网络反馈得以实现的。具有高速运算解决的能力。个复杂问题的优化解，通常需要大计算量，而利用人工神经网络反馈型可以针对性解决问题，从而发挥出计算机的高速运算能力，快速找到优化解。支持向量规划的求解，但是经过等人基于算法的研究，提出了更加简化和快速的算法。目前，支持向量机的算法越来越趋于成熟，并且飞速的发展，在各个产品模块成熟而广泛的运用。神经网络是在传统统计学的基础上研究工，关于统计学习理论与支持向量机自动化学报，吉建娇，张娇娇，许婕......”。

9、“.....。基于支持向量机和神经网络模型的识别论文原稿。并且自学习功能不仅对预测有重大意义，未来的人工神网络优劣因设计者的优劣水平而异，如果设计者在网络设计过程中竭尽所能的利用了自己的经验先验和专业等知识，可能会得到较理想的网络结构，反之亦然。结语随着科技发展支持向量机和神经网络模型都有各自深入的发展，内在算法的进步直接表现在外在础是理论和数学，与神经网络学习方法相比......”。