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《辽宁师范大学》 2010年
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支持向量机及相关理论研究

王琳  
【摘要】: 支持向量机(SVM)技术是由V.Vapnik于20世纪90年代中期提出的一种能处理非线性分类、回归等机器学习问题的新模型。近几十年其理论研究快速成熟,实际应用也被越来越多的领域重视。传统分类方法是从归纳到演绎的分类过程,面对一些多维非线性问题往往效率低下,测试精度不高;而SVM则简化分类过程,用训练数据到测试数据的转导推理(transduction inference)代替传统方法[2]。SVM模型只需要确定少数几个参数即可确定决策函数,其他参数可以根据经验固定选择;而且时间复杂度尤其是空间复杂度取决于支持向量的数目,而不是属性维数,对比以前的分类方法,缩短分类时间,减少存储空间。 本文所做的工作主要围绕SVM用于分类问题开展,研究成果分为下面两个部分: 1、针对当前模糊支持向量机(FSVM)使用特征空间样本与类中心之间的距离构建隶属度函数的不足,首次利用熵的不确定性定量化度量特征和蚁群算法(ACO)的智能性,与FSVM模型结合,提出一种基于熵和ACO的FSVM新方法(EAFSVM)。求得的聚类中心和隶属度能更准确的反映数据本身的特点,提高测试精度。对比SVM和FSVM,EAFSVM模型测试精度较高,尤其对多类数据、大规模数据具有较好的分类能力。 2、由于支持向量机(SVM)的有效性依赖于对数据信息获取的准确性,针对传统SVM模型对数据信息考虑单一导致分类精度不高、泛化能力不强的问题,结合概率分布特性和等价类关系,提出了一种双系数控制分类的新模型。以双系数方式改进传统参数,优化SVM,为每一个样本同时赋予概率值和等价类系数,充分挖掘数据信息内在规律和联系。该模型能有效利用数据信息,与传统SVM、FSVM和RSVM相比有较高的测试精度,能有效提高分类能力,具有较高鲁棒性。
【学位授予单位】:辽宁师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP18

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李昆仑,黄厚宽,田盛丰;模糊多类SVM模型[J];电子学报;2004年05期
2 朱国强,刘士荣,俞金寿;支持向量机及其在函数逼近中的应用[J];华东理工大学学报;2002年05期
3 李春花;凌贺飞;卢正鼎;;基于支持向量机的自适应图像水印技术[J];计算机研究与发展;2007年08期
4 张永;迟忠先;闫德勤;;一种新的模糊补偿多类支持向量机[J];计算机科学;2006年12期
5 梁宏霞;闫德勤;;粗糙支持向量机[J];计算机科学;2009年04期
6 李昆仑,黄厚宽,田盛丰,刘振鹏,刘志强;模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用[J];计算机学报;2005年02期
7 翁怀荣,张洪伟,钟响,陈维静;基于改进蚁群算法的聚类分析及其在HRM中的应用[J];计算机应用;2005年08期
8 张学工;关于统计学习理论与支持向量机[J];自动化学报;2000年01期
9 张磊,林福宗,张钹;基于支持向量机的相关反馈图像检索算法[J];清华大学学报(自然科学版);2002年01期
10 马勇,丁晓青;基于层次型支持向量机的人脸检测[J];清华大学学报(自然科学版);2003年01期
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 翁怀荣;蚁群算法的聚类分析研究及在HRM中的应用[D];四川大学;2006年
2 梁宏霞;支持向量机模型研究及应用[D];辽宁师范大学;2009年
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王全凤;郑浩;;基于径向基函数神经网络的高层建筑结构选型[J];四川建筑科学研究;2010年05期
2 谢飞;;支持向量机及其应用研究[J];安徽教育学院学报;2007年03期
3 张根耀,李竹林,赵宗涛;遮挡情况下运动目标的跟踪[J];安徽大学学报(自然科学版);2003年03期
4 王东霞;张楠;路晓丽;;基于育种算法的SVM参数优化[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
5 杨绪兵,韩自存;ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期
6 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
7 陈弋兰;王鸣;孙书诚;;朴素贝叶斯分类器的误差估计[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年04期
8 张红涛;胡玉霞;张恒源;顾波;;储粮害虫图像识别中的特征压缩研究[J];安徽农业科学;2008年27期
9 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
10 程伟;张燕平;赵姝;;支持向量机在粮食产量预测中的应用[J];安徽农业科学;2009年08期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
2 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 刘志斌;金连文;;候选字静态生成技术及其在两级LDA汉字识别中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 梁禹;王义刚;王娜;;基于支持向量机的电力电子电路故障诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
6 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
7 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
8 乔小燕;基于生物形态学的赤潮藻显微图像分割与特征提取研究[D];中国海洋大学;2010年
9 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
10 张昌明;新疆汉族、维吾尔族及哈萨克族食管癌血清蛋白质指纹图谱研究[D];新疆医科大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
3 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
4 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
5 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
6 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
7 刘桂珍;颅骨三维重建与信息提取[D];山东科技大学;2010年
8 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
9 张海峰;空间三维信息重构与飞行器路径规划[D];山东科技大学;2010年
10 田文娟;基于支持向量机的人民币序列号识别方法的研究[D];山东科技大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张林,刘先珊,阴和俊;基于时间序列的支持向量机在负荷预测中的应用[J];电网技术;2004年19期
2 潘峰,程浩忠,杨镜非,张澄,潘震东;基于支持向量机的电力系统短期负荷预测[J];电网技术;2004年21期
3 魏隽,吴育华,秦志辉;熵权系数法在软件产业发展战略选择中的应用[J];河北经贸大学学报;2002年02期
4 刘书香,卢才武,张志霞;数据挖掘中的客户聚类分析及其算法实现[J];信息技术;2004年01期
5 朱国强,刘士荣,俞金寿;支持向量机及其在函数逼近中的应用[J];华东理工大学学报;2002年05期
6 邱峰,陈学广,迟嘉昱;一种改进的蚂蚁算法在多目标配路中的应用[J];华中科技大学学报(自然科学版);2003年04期
7 吴庆洪,张纪会,徐心和;具有变异特征的蚁群算法[J];计算机研究与发展;1999年10期
8 杨欣斌,孙京诰,黄道;一种进化聚类学习新方法[J];计算机工程与应用;2003年15期
9 高尚,杨静宇,吴小俊;聚类问题的蚁群算法[J];计算机工程与应用;2004年08期
10 孙学勤;刘丽;付萍;王学厚;;一种连续空间优化问题的蚁群算法及应用[J];计算机工程与应用;2005年34期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 李艳君;拟生态系统算法及其在工业过程控制中的应用[D];浙江大学;2001年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 曹飞;现代企业员工绩效考评指标体系研究[D];大连理工大学;2005年
2 胡建军;东风铸件厂员工绩效评估指标体系及方法研究[D];南京理工大学;2005年
3 卞玉玲;人力资源管理中的绩效管理研究[D];昆明理工大学;2005年
【相似文献】
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1 张问银;金宁德;刘印锋;;基于支持向量机的CD4细胞图像识别方法[J];计算机工程与科学;2009年07期
2 韩永章;;基于支持向量机的旋转机械故障诊断研究[J];科技信息;2010年12期
3 刘磊;;多类分类支持向量机方法研究[J];福建电脑;2010年08期
4 曾文;彭辉;;支持向量机在手写签名的应用研究[J];中国高新技术企业;2009年15期
5 乔冠军;那健;俞赛赛;;基于SVM的信息化装备状态趋势预测方法研究[J];自动化技术与应用;2007年11期
6 王东霞;张楠;路晓丽;;基于育种算法的SVM参数优化[J];安徽大学学报(自然科学版);2009年04期
7 潘浪;单明霞;;支持向量机在资源评价中的应用研究[J];长江大学学报(自然科学版)理工卷;2009年04期
8 谢书娟;;SVM理论在图书馆馆藏图像标引方面的应用[J];甘肃科技;2010年01期
9 盘善荣;傅明;史长琼;;支持向量机在P2P流量识别中的应用[J];计算机工程与科学;2010年02期
10 李卓,刘斌,刘铁男,朱秀华,魏坤;支持向量机及其在油田生产中的应用[J];大庆石油学院学报;2005年03期
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1 尹钟;张建华;;基于支持向量机方法的过程操作员功能状态分类[A];中国自动化学会控制理论专业委员会A卷[C];2011年
2 林杰华;张斌;李冬森;宋华茂;余志强;王浩;;支持向量机在电力客户信用评级中的应用[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
3 蒋铁军;张怀强;李积源;;多变量系统预测的支持向量机方法研究[A];管理科学与系统科学研究新进展——第7届全国青年管理科学与系统科学学术会议论文集[C];2003年
4 黄淑云;孙兴玉;梁汝萍;邱建丁;;基于小波支持向量机预测蛋白质亚细胞定位研究[A];第十一届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集[C];2011年
5 谢湘;匡镜明;;支持向量机在语音识别中的应用研究[A];现代通信理论与信号处理进展——2003年通信理论与信号处理年会论文集[C];2003年
6 顾锦荣;刘华强;孙预前;;遗传算法优化的支持向量机模型在热带气旋强度预报中的应用[A];第七届长三角气象科技论坛论文集[C];2010年
7 涂冬成;薛龙;刘木华;赵进辉;沈杰;吁芳;;基于支持向量机的鹅肉肉色客观评定研究[A];中国农业工程学会电气信息与自动化专业委员会、中国电机工程学会农村电气化分会科技与教育专委会2010年学术年会论文摘要[C];2010年
8 杨凌;刘玉树;;基于支持向量机的坦克识别算法[A];第三届全国数字成像技术及相关材料发展与应用学术研讨会论文摘要集[C];2004年
9 师旭超;巴松涛;;基于支持向量机方法的深基坑变形预测[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(上册)[C];2004年
10 张军;;支持向量机方法在地下水位干扰排除中的初步应用[A];2007年地震流体学术研讨会论文摘要集[C];2007年
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1 课题主持人 李心丹 课题协调人 上海证券交易所 施东晖 傅浩 课题研究员 宋素荣 查晓磊 宾红辉 张许宏 郭静静 黄隽 南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
2 李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
3 郭涛;利用SVM虚拟化技术实现容灾[N];中国计算机报;2008年
4 清华大学 苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
5 YMG记者 李仁 通讯员 曲华明 孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
6 上海大学理学院教授、副院长 陆文聪;酷爱化学 孜孜以求[N];中国化工报;2006年
7 ;选择合适的数据挖掘算法[N];计算机世界;2007年
8 周颖;王米渠与中医心理学[N];中国中医药报;2006年
9 记者 张云普通讯员 全攀峰 安强强;大庆物探深度域地震资料岩性解释技术获得五大突破[N];中国石油报;2008年
10 本报记者 冯治恩;敢与“雷公”试比高[N];铜川日报;2008年
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1 刘叶青;原始空间中支持向量机若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2009年
2 常甜甜;支持向量机学习算法若干问题的研究[D];西安电子科技大学;2010年
3 胡运红;支持向量机的若干算法研究[D];山东科技大学;2011年
4 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 王开义;基于支持向量机的农产品生产关键控制点发现研究[D];北京工业大学;2011年
6 王冬丽;基于可扩展的支持向量机分类算法及在信用评级中的应用[D];东华大学;2011年
7 曹葵康;支持向量机加速方法及应用研究[D];浙江大学;2010年
8 鲁淑霞;基于支持向量机的多光谱数据分类[D];河北大学;2007年
9 邢永忠;最小二乘支持向量机的若干问题与应用研究[D];南京理工大学;2009年
10 韩晓明;基于符号有向图和支持向量机的故障诊断方法的研究[D];太原理工大学;2011年
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1 刘艳伟;支持向量机方法在感潮河段洪峰水位预报中的应用[D];浙江大学;2010年
2 杨镭;支持向量机算法设计及在高分辨雷达目标识别中的应用[D];国防科学技术大学;2010年
3 韩叙东;基于支持向量机的水电故障分类器的设计与实现[D];东北大学;2008年
4 聂小芳;模糊粗糙集与支持向量机在煤与瓦斯突出预测中的应用研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
5 冯杰;慢时变对象的支持向量机建模与在线校正方法研究[D];东北大学;2009年
6 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
7 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[D];东北大学;2008年
8 王奇安;基于广泛内核的CVM算法研究及参数C的选择[D];南京航空航天大学;2009年
9 朱健康;基于支持向量机的音乐自动分类[D];天津大学;2010年
10 张永新;基于支持向量机和遗传算法相结合的模拟电路故障诊断方法研究[D];东北大学;2009年
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