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《南京理工大学》 2004年
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支持向量机在编组站识别中的研究

解晓峰  
【摘要】:支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)是在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的通用学习方法,它已初步表现出很多优于已有方法的性能。由于采用了结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使得较好的解决了小样本学习的问题;又由于采用了核函数思想,使它把非线性空间的问题转换到线性空间,降低了算法的复杂度。正是因为其完备的理论基础和出色的学习性能,该技术已成为机器学习界的研究热点,并在很多领域都得到了成功的应用,如人脸检测、手写体数字识别、文本自动分类等。但是作为一种新兴技术,SVM在很多应用领域的研究还有待探索和完善。例如:核函数和参数的选择缺乏理论指导、缺乏容噪性能、训练算法的完善、不支持增量学习、缺乏和先验知识的整合能力等等。这些问题的存在,使得SVM在很多领域的应用受到了很大限制。 本文工作包括: (1)优化算法的理论基础和训练算法的本质SVM训练的本质是解决一个二次规划(Quadratic Programming,简称QP)问题。本文通过简要介绍连续序列松弛算法(SMO)和最小平方支持向量机(SOR)算法,力图说明SVM众多算法的改进方向。 (2)深入学习、介绍核空间和核函数。 (3)编组站的识别 利用上面的知识,通过SVM训练,对编组站进行识别并且通过编组站铁轨识别的试验,得到了一些比较好的试验结果和结论。最后在实践中通过SVM这个方法,将编组站轮廓成功的勾勒出来,并且提出了毁伤分析的解决方案。
【学位授予单位】:南京理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2004
【分类号】:TP18

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