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《辽宁师范大学》 2008年
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模糊支持向量机

刘畅  
【摘要】: 支持向量机(Support vector machines,SV M)是V apnik等人根据统计学习理论提出的一种机器学习方法。它是建立在V C维和结构风险最小化原则基础上的,利用核函数把非线性可分数据映射到高维特征空间,使其在高维特征空间中线性可分。同时,利用核函数计算内积可避免“维数灾难”。由于支持向量机具有较好的泛化性和学习性能,该技术已成为机器学习的研究热点,并在很多领域得到成功应用,如模式识别、图像分类、预测等方面。 但是,作为一种尚未成熟的新技术,支持向量机目前存在着许多局限。客观世界存在大量的模糊信息,如果支持向量机的训练集中含有噪声或野点时,这些含有“异常”信息的样本在特征空间中常常位于分类面附近,导致获得的分类面不是真正的最优分类面。针对这种情况,台湾学者Lin等提出了模糊支持向量机(Fuzzy support vector machines,FSV M),根据不同输入样本对分类的贡献不同,赋予不同的隶属度,将噪声或野点与有效样本区分开。虽然FSV M对传统的支持向量机有所改善,但隶属度函数的确定是FSV M方法的难点。 目前,没有统一的确定模糊隶属度函数的方法,本文提出一种基于线性规划的一类分类算法确定隶属度,这样确定的隶属度,即考虑到样本到类中心的距离,又考虑到样本属于该类程度的大小,从而提高分类效果。本文首先对支持向量机的构造原理和基础理论进行分析和研究。其次,对目前几种模糊支持向量机隶属度的确定方法进行论述,并在此基础上提出一种基于线性规划的一类分类算法确定隶属度。最后,给出模糊支持向量机分类方法与传统支持向量机分类方法的对比实验。实验结果表明:模糊支持向量机比传统的支持向量机有更好的分类效果,能够削弱噪声或野点的影响。
【学位授予单位】:辽宁师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:O212

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 毛清华;煤矿钢丝绳芯输送带缺陷弱磁信号智能识别研究[D];西安科技大学;2012年
2 张伟;基于支持向量机的主动元建模方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 杨真真;基于信息几何的FSVM理论及算法研究[D];南京邮电大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 孙德山;支持向量机分类与回归方法研究[D];中南大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 高洪;孟舒;查为民;李玲纯;张海涛;;6-3-3并联机构物理样机结构优化[J];安徽工程大学学报;2011年03期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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6 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
7 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
8 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
9 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
10 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
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 谭佳琳;粒子群优化算法研究及其在海底地形辅助导航中的应用[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 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
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6 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
7 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
8 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
9 陈得宇;基于MAS的智能电压控制系统研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
10 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;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 张小亮;非线性规划的信赖域算法[D];河南理工大学;2010年
5 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
6 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
7 刘棉;人机划拳系统的实现[D];山东科技大学;2010年
8 刘桂珍;颅骨三维重建与信息提取[D];山东科技大学;2010年
9 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
10 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
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李侃,高春晓,刘玉树;基于SVM的空间数据库的层次聚类分析[J];北京理工大学学报;2002年04期
2 金涛,阙沛文;小波分析对漏磁检测噪声消除实验的分析[J];传感技术学报;2003年03期
3 周郁明,杨晓非,李佐宜;钢丝绳磁检测中漏磁场的有限元分析[J];传感器技术;2004年03期
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9 张立新;高柏峰;李慧剑;;小波分析与人工神经网络结合对混凝土缺陷超声信号识别的应用[J];燕山大学学报;2008年03期
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中国博士学位论文全文数据库 前5条
1 周伟达;核机器学习方法研究[D];西安电子科技大学;2003年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 宋家瑸;基于邻域粗糙集的信号指纹属性约简[D];北京邮电大学;2011年
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4 张伟;再生核的构造及再生核空间的若干逼近问题[D];国防科学技术大学;2005年
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10 孟凡青;基于多源信息融合技术的电网特征信号检测研究[D];上海交通大学;2010年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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7 宋普云;沈雪勤;吴清;;一种改进的SMO算法[A];第六届全国计算机应用联合学术会议论文集[C];2002年
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9 张国宣;孔锐;施泽生;郭立;;一种新的基于聚类的SVM迭代算法[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
10 孙向东;黄日波;;运用SVMs原理预测蛋白质二级结构研究[A];广西微生物学会2003年学术年会论文集[C];2003年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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6 李玲;“厚存”必亡[N];中国财经报;2002年
7 市一中 蔡玉书;数学高考冲刺阶段复习建议[N];苏州日报;2005年
8 龚强(作者单位:哈尔滨工业大学管理学院);测绘运筹学初探[N];中国测绘报;2002年
9 铁岭市教师进学院 谢建武 马林;高考数学试题变化及预测[N];铁岭日报;2005年
10 朱富强 中山大学岭南学院;经济学过度数量化的历程[N];中国社会科学报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 冯云龙;统计学习理论中基于核的算法研究[D];中国科学技术大学;2012年
2 张翔;支持向量机及其在医学图像分割中的应用[D];华中科技大学;2004年
3 刘心;经济优化分析方法的研究及扩展[D];东北财经大学;2009年
4 杜喆;几类支持向量机变型算法的研究[D];西安电子科技大学;2009年
5 邵喜高;基于统计学习理论的多核预测模型研究及应用[D];中南大学;2013年
6 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
7 杨志民;模糊支持向量机及其应用研究[D];中国农业大学;2005年
8 周绮凤;基于支持向量机的若干分类问题研究[D];厦门大学;2007年
9 王险峰;多组载荷作用下含缺陷容器的下限安定分析[D];清华大学;1996年
10 姜丽;多Agent协商研究[D];吉林大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘畅;模糊支持向量机[D];辽宁师范大学;2008年
2 陈琳琳;基于遗传参数优化的模糊支持向量多类分类机及应用[D];重庆师范大学;2009年
3 刘微;基于线性支持向量回归机的视频数字水印算法研究[D];厦门大学;2009年
4 南光浩;模糊支持向量机算法研究[D];延边大学;2007年
5 杨杰;基于模糊支持向量机的多类分类方法研究[D];武汉大学;2005年
6 孟媛媛;模糊支持向量机的研究与应用[D];山东师范大学;2006年
7 谢琳;模糊支持向量机关键技术研究[D];哈尔滨工业大学;2011年
8 黄佳英;Ⅱ-型模糊支持向量机[D];河北大学;2012年
9 胡建华;HS港口设备管理研究[D];电子科技大学;2005年
10 邢笛;模糊支持向量机的研究与应用[D];江南大学;2012年
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