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《哈尔滨工程大学》 2006年
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支持向量机学习算法研究

李忠伟  
【摘要】:统计学习理论中的支持向量机方法具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点,是目前机器学习和模式识别领域的研究热点之一。但是,支持向量机方法自身的复杂性成为其处理大规模数据时的“瓶颈”问题。本文针对支持向量机的时间复杂度和空间复杂度等问题,分别就支持向量机的快速学习和增量学习问题方面进行了研究。 本文研究工作主要围绕以下几个方面进行: 首先概述了本文研究内容的基础——统计学习理论与支持向量机方法,描述并比较了目前研究与应用较多的几种变形算法,为本文后续的研究方向与内容进行了铺垫。 提出了启发式支持向量机快速学习方法。借鉴主动学习的思想,利用支持向量的几何特点,提出选择支持向量的启发式规则;以启发式规则和内积矩阵分解算法为基础,进行对样本的启发式训练和快速分类。前者尽可能地选择了对分类器最有利的样本进行训练,提高了训练速度和训练精度;后者则在保证了分类精度不损失的前提下,提高了分类速度。 提出一种支持向量机的渐进增量学习算法;研究了支持向量机在处理大规模数据时的增量学习方法和策略,分析了基于分块法和基于KKT条件的代表算法的特点和不足;利用由初始的分类器确定的KKT条件来选择一部分增量样本进行训练,有效地降低了对样本训练所需要的时间,并避免了增量样本分布对初始学习结果的影响,提高了增量学习的精度。 提出了一种基于多支持向量机分类器的并行学习算法。考虑到样本集的分布对分类器性能的影响,通过距离阈值选择一定数量的样本作为必要的反馈,构成循环式的反馈以更新分类器,使各分类器的分类性能在全局最优。 提出了一种改进的Cascade SVMs算法;分析了反馈产生的原因及方式,提出以交叉反馈的方式来缩短Cascade SVMs算法中逐层合并支持向量集产生反馈的时间,在保证分类器的分类性能的同时,缩短了更新分类器需要的时间。 将支持向量机方法应用于虚拟企业伙伴决策问题中。针对常规虚拟企业
【学位授予单位】:哈尔滨工程大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP181

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 李艳芳;程建远;王成;;基于支持向量机的地震属性优选及煤层气预测[J];煤田地质与勘探;2012年06期
2 魏晓明;王明皓;;支持向量机在目标融合识别中的应用[J];系统仿真学报;2011年S1期
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1 刘建丽;面向生物数据分析的支持向量机技术的研究[D];北京工业大学;2007年
2 王立;基于分布式光纤传感的智能环境感知技术研究[D];南开大学;2008年
3 何新;基于内容的音频信息分类检索技术研究[D];南京理工大学;2007年
4 王秀梅;工科高校创新人才培养及评价研究[D];华北电力大学(河北);2009年
5 于晓明;支持向量机及其在制浆过程重要参数软测量中的应用研究[D];陕西科技大学;2012年
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1 张宝华;支持向量机在入侵检测系统中的研究和应用[D];天津理工大学;2010年
2 李梅;基于S_T-Simfusion算法和本体的视频语义提取研究[D];江苏大学;2010年
3 于波;直扩系统中的干扰类型识别方法研究[D];解放军信息工程大学;2010年
4 李婷;基于纠错输出编码与支持向量机的语音识别[D];太原理工大学;2011年
5 高翔;超球支持向量机在语音识别中的应用研究[D];太原理工大学;2011年
6 唐禹行;基于二元相似性度量的数字图像被动取证技术研究[D];北京交通大学;2011年
7 曹份槟;基于PCA和SVM的货车故障检测[D];北京交通大学;2011年
8 刘红;自然场景下交通标志图像识别方法研究[D];郑州大学;2011年
9 田鑫;变电站事故分析系统的实现及变压器故障识别新方法的研究[D];华北电力大学;2011年
10 白勇峰;一种新的层次聚类算法的研究及应用[D];西北师范大学;2011年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 张艳宁,赵荣椿,梁怡;一种有效的大规模数据的分类方法[J];电子学报;2002年10期
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10 忻栋,杨莹春,吴朝晖;基于SVM-HMM混合模型的说话人确认[J];计算机辅助设计与图形学学报;2002年11期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 冀卫兴;陈忠海;方筝;;基于DE—BP算法的空调负荷预测研究[J];四川建筑科学研究;2010年05期
2 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
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4 李淑华;徐良培;陶建平;;基于支持向量机的我国水产品出口贸易风险预警研究[J];安徽农业科学;2008年30期
5 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
6 武素华;;基于最小二乘支持向量机的土壤含水量检测的研究与分析[J];安徽农业科学;2009年09期
7 赵万明;黄彦全;谌贵辉;;基于支持向量机的农村用电量需求预测[J];安徽农业科学;2009年25期
8 陈念;沈佐民;;基于化学成分检测和SVM分类的茶叶品质鉴定[J];安徽农业科学;2010年15期
9 郭立萍;唐家奎;米素娟;张成雯;赵理君;;基于支持向量机遥感图像融合分类方法研究进展[J];安徽农业科学;2010年17期
10 董建明;刘明柱;刘方圆;丁素玲;;地下水动态预测模型研究[J];安徽农业科学;2011年29期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 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
2 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于最小二乘支持向量机的Hammerstein-Wiener模型辨识[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 ;Inverse System Control of Nonlinear Systems Using LS-SVM[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 ;A CDMA Signal Receiver Based on LS-SVM[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[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 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
10 ;LS-SVM Based Stable Generalized Predictive Control[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008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 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
9 唐旭天;集团公司跨文化管理研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
10 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 曾传华;基于颜色和纹理特征的竹条分级方法研究[D];华中农业大学;2010年
2 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
3 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
4 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
5 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
6 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
7 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
8 孟培培;基于3S的土地督察信息系统研究[D];山东科技大学;2010年
9 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
10 刘维会;不平衡数据集上支持向量机算法研究[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 杜福来 ,刘业清;现代防入侵周界报警系统[J];中国安全防范;1993年01期
2 吴小培;黄端旭;;图象细节保持中值滤波[J];安徽大学学报(自然科学版);1991年01期
3 葛传力;热电站锅炉安全保护与火焰检测[J];安徽大学学报(自然科学版);2003年01期
4 程淑玉;;基于元胞自动机的SA动态演化模型的构建[J];安徽科技学院学报;2008年01期
5 高存刚;;图像火焰检测系统在电厂锅炉上的应用[J];安庆科技;2007年01期
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8 李凯,黄厚宽;支持向量机增量学习算法研究[J];北方交通大学学报;2003年05期
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中国重要会议论文全文数据库 前4条
1 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
2 苏毅;吴文虎;郑方;方棣棠;;基于支持向量机的语音识别研究[A];第六届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];2001年
3 李净;徐明星;张继勇;郑方;吴文虎;方棣棠;;汉语连续语音识别中声学模型基元比较:音节、音素、声韵母[A];第六届全国人机语音通讯学术会议论文集[C];2001年
4 张芳芳;乔俊飞;刘超彬;王笑波;;污水处理中吸附和稳定过程的细胞自动机模型[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005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 毛慧芸;人脸美丽吸引力的特征分析与机器学习[D];华南理工大学;2011年
3 钟金宏;基于音节的汉语连续语音声调识别方法研究[D];合肥工业大学;2001年
4 范昕炜;支持向量机算法的研究及其应用[D];浙江大学;2003年
5 王辰;多媒体融合分析技术的研究与实现[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2002年
6 孙宗海;支持向量机及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2003年
7 侯培国;分布式光纤温度传感系统的理论与实验研究[D];燕山大学;2003年
8 姜园;通信对抗中的现代信号处理技术应用研究[D];浙江大学;2004年
9 刘瑞兰;软测量技术若干问题的研究及工业应用[D];浙江大学;2004年
10 张春华;支持向量机中最优化问题的研究[D];中国农业大学;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 赵萍;人脸美化技术的研究与实现[D];大连理工大学;2010年
2 刘晓腾;基于JPEG压缩特性的彩色伪造图像盲取证[D];北京交通大学;2010年
3 樊春玲;低频振动下机械故障诊断技术的研究[D];燕山大学;2001年
4 朱健华;语音增强方法的研究[D];大连理工大学;2002年
5 雷静;语音识别技术的研究及基本实现[D];武汉理工大学;2002年
6 李良熹;基于现代检测技术的新型锅炉火焰检测方法研究[D];重庆大学;2002年
7 程捷;辅助视频内容分析的音频技术研究与实现[D];中国人民解放军国防科学技术大学;2003年
8 闫莉萍;多尺度数据融合状态估计算法研究[D];河南大学;2003年
9 彭云峰;污水处理出水水质软测量预测预报系统开发[D];昆明理工大学;2003年
10 刘翔;多媒体信息综合检索的关键技术研究[D];浙江大学;2004年
【二级引证文献】
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1 张军;陈柏松;李良峰;杨哲;;基于单因素SVM的航空兵空运转场飞行架次需求预测研究[J];飞机设计;2010年06期
2 段马威;商洁;;遗传算法在音频去噪中的应用[J];电子设计工程;2011年07期
3 张登银;廖建飞;;基于相对熵的网络流量异常检测方法[J];南京邮电大学学报(自然科学版);2012年05期
4 梁拴荣;贾宏燕;;创新型人才概念内涵新探[J];生产力研究;2011年10期
5 刘利;;光纤光栅周界入侵报警系统在石油罐区周界安防中的应用[J];石油化工安全环保技术;2012年06期
6 尹向雷;马晓虹;;溶解性溶液浓度的控制方法设计及PLC实现[J];食品与机械;2013年01期
7 王池社;张燕;;基于内容的音频数据库的构建与应用[J];微计算机信息;2010年33期
8 陈雪钧;;高校创新型人才培养的国际比较与启示[J];重庆教育学院学报;2011年02期
9 曾卫民;;生物柴油喷射火焰燃烧不稳定性特征的非线性研究[J];冶金能源;2011年03期
10 张环;胡永;;学生信息科技创新能力评价体系研究[J];西藏科技;2012年08期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 唐永忠;;创新人才培养的基本思路研究与关键举措设计[A];创新驱动与首都“十二五”发展——2011首都论坛文集[C];2011年
中国博士学位论文全文数据库 前4条
1 孟凡勇;基于OFDR技术的管道防破坏预警系统设计与信号分析处理方法研究[D];河北工业大学;2010年
2 潘登;建筑结构人工智能实验分析环境[D];哈尔滨工业大学;2011年
3 徐小英;校企合作教育对技能型人才创造力的影响研究[D];武汉大学;2011年
4 张文春;基于支持向量机—可拓学的三峡库区丰都县水库塌岸预测研究[D];吉林大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 杨军;辽沈地区静压管桩单桩竖向承载特性分析方法研究[D];沈阳建筑大学;2011年
2 张建平;MIMO移动通信系统中的单基站定位技术研究[D];电子科技大学;2011年
3 莫咏柳;基于支持向量机的联机手写汉字识别的研究[D];太原理工大学;2011年
4 田艳莉;自然图像统计规律在数字图像取证上的研究与应用[D];北方工业大学;2011年
5 宋静;SVM与AdaBoost算法的应用研究[D];大连海事大学;2011年
6 姬鹏宇;色情视频的音频辅助识别[D];北京邮电大学;2011年
7 柏飞;区域似大地水准面模型的研究与应用[D];长安大学;2011年
8 唐娜娜;基于稳健性PLPC的抗噪语音识别方法的研究[D];辽宁大学;2011年
9 李辉;基于支持向量机的说话人识别系统的开发[D];东北石油大学;2011年
10 郑军胜;动态系数FIR滤波器的FPGA研究[D];西北大学;2011年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 薛斌党,欧宗瑛;加权合成的嵌入式隐Markov模型人脸识别[J];大连理工大学学报;2002年03期
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3 张鸿宾,孙广煜;近邻法参考样本集的最优选择[J];电子学报;2000年11期
4 王守觉,李兆洲,陈向东,王柏南;通用神经网络硬件中神经元基本数学模型的讨论[J];电子学报;2001年05期
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7 王守觉;仿生模式识别(拓扑模式识别)——一种模式识别新模型的理论与应用[J];电子学报;2002年10期
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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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 谭振宇;杨明;;一种基于支持向量机的角点检测算法[J];电子测试;2011年01期
4 蒋刚,肖建,郑永康,宋昌林;基于支持向量机的一类水域叶绿素a浓度反演研究[J];计算机应用;2005年10期
5 洪宇光,李洁冰,王洪玉;SVM在阵列信号定位中的应用[J];计算机仿真;2004年06期
6 叶俊勇,汪同庆,杨波,彭健;基于支持向量机的人脸检测算法[J];计算机工程;2003年02期
7 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
8 张汝雷;王保民;苏欣平;傅钰;;支持向量机(SVM)在机械故障诊断中的应用研究[J];军事交通学院学报;2009年03期
9 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
10 姜雪;陶亮;王华彬;武杰;;基于分层并行筛选样本的SVM增量学习算法[J];计算机技术与发展;2007年11期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 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
2 晏庆华;;支持向量机算法综述[A];2008'中国信息技术与应用学术论坛论文集(二)[C];2008年
3 林关成;李亚安;;基于ANN与SVM的分类和回归比较研究[A];2008’促进中西部发展声学学术交流会论文集[C];2008年
4 刘伍颖;王挺;;一种多过滤器集成学习垃圾邮件过滤方法[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年
5 章成志;;基于机器学习的文本聚类描述算法研究[A];第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集[C];2007年
6 程国建;蔡磊;潘华贤;;核向量机在大规模机器学习中的应用[A];第十一届中国青年信息与管理学者大会论文集[C];2009年
7 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
8 赵晶;高隽;张旭东;谢昭;;支持向量机综述[A];全国第十五届计算机科学与技术应用学术会议论文集[C];2003年
9 刘斌;魏贤龙;李卓;;基于支持向量机的Widrow自适应滤波器[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006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
1 黎骊/文 [美] Tom M.Mitchell 著;机器学习与智能化社会[N];中国邮政报;2003年
2 本报记者 余建斌;机器学习与互联网搜索[N];人民日报;2011年
3 本报记者 张晔通讯员 李玮;周志华:永不墨守成规[N];科技日报;2008年
4 记者 何边;网络化激活人工智能[N];计算机世界;2001年
5 何清 史忠植 王伟;搜索引擎的前沿技术[N];计算机世界;2006年
6 傅秋瑛;默默耕耘数十载 自主创新结硕果[N];科技日报;2006年
7 王育昕吴红梅;高水平原创性科技成果大量涌现[N];新华日报;2008年
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9 冯卫东;科技将这样改变我们的生活[N];科技日报;2008年
10 记者 刘垠;首届中美视觉夏令营开营[N];大众科技报;2009年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 李忠伟;支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
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3 王国胜;支持向量机的理论与算法研究[D];北京邮电大学;2008年
4 武国正;支持向量机在湖泊富营养化评价及水质预测中的应用研究[D];内蒙古农业大学;2008年
5 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
6 张超;基于支持向量机的汽轮机轴系振动故障智能诊断研究[D];华北电力大学(河北);2009年
7 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
8 王磊;支持向量机学习算法的若干问题研究[D];电子科技大学;2007年
9 曹葵康;支持向量机加速方法及应用研究[D];浙江大学;2010年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张昕;基于SVM方法的医学图像分类研究[D];浙江大学;2006年
2 赵莹;基于向量投影的支持向量机增量学习算法[D];哈尔滨工程大学;2007年
3 刘森华;基于SVM的数据挖掘技术研究[D];长春理工大学;2009年
4 王晶;支持向量机及其在癌症诊断中的应用研究[D];东北师范大学;2006年
5 杨雪;支持向量机多类分类方法的研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
6 刘华煜;基于支持向量机的机器学习研究[D];大庆石油学院;2005年
7 马波;支持向量机多类分类算法的分析与设计[D];扬州大学;2008年
8 赵斌;多值SVM分类投票法的改进[D];武汉科技大学;2007年
9 马京华;多光谱图像分割技术在防沙治沙关键技术中的研究与应用[D];天津理工大学;2009年
10 赖永标;支持向量机在地下工程中的应用研究[D];山东科技大学;2004年
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