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《山东大学》 2005年
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基于支持向量机的数据挖掘方法

杜晓东  
【摘要】:支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它能较好地处理小样本情况下的学习问题。又由于采用了核函数思想,使它能把非线性问题转化为线性问题来解决并降低了算法的复杂度。目前,支持向量机已经成为国际上机器学习领域新的研究热点。 本论文首先概要介绍了支持向量机的理论背景,结合目前一些主要的支持向量机方法进行深入研究,提出新的见解。本论文的主要贡献可归纳为如下三个方面: 1.样本预优算法研究 论文首先介绍了一种可以减少大规模支持向量机训练时间和能减少野点影响的方法。很多支持向量机的算法都是从一个随机的训练数据的子集出发开始训练,本论文提出一种新的方法,在高维空间中估计出那些可能最终成为支持向量的向量集合,继而加速优化的过程。同时利用高维空间定义的距离来发现野点,并在一定程度上消除野点对最终分类面的影响。 2.提出高维中心支持向量机(HCSVM)方法 支持向量机利用少量数据来建立分类决策面。但是由于分类面只依赖于少量的支持向量,所以易受噪声数据影响。针对这种情况,本文提出了高维中心支持向量机(HCSVM)方法。该方法利用非线性可分数据映射到高维线性可分的特性,把数据映射到高维特征空间,将高维中心之间的距离最小作为优化的原问题。仿真实验表明,该方法在一定程度上减少了噪声数据对分类面的影响。 3.增量算法研究 增量算法已经成为智能知识发现方面一个重要的分类方法。在第五章中,笔者深入分析了支持向量集的特性,介绍了一般的增量学习算法。通过分析,指出在增量学习中确定学习参数比较困难,所以本文利用v-SVM
【学位授予单位】:山东大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP18

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 王宁玲;基于数据挖掘的大型燃煤发电机组节能诊断优化理论与方法研究[D];华北电力大学(北京);2011年
2 吴暾华;面向中医面诊诊断信息提取的若干关键技术研究[D];厦门大学;2008年
3 王惠杰;基于混合模型的机组状态重构及运行优化研究[D];华北电力大学(河北);2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 陈伟;基于支持向量机的保险业务数据挖掘系统的设计与实现[D];电子科技大学;2011年
2 毛红朝;面向中医面诊的诊断信息提取[D];厦门大学;2007年
3 吴慧;新的支持向量机增量学习算法[D];西安电子科技大学;2009年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
1 李红莲,王春花,袁保宗;一种改进的支持向量机NN-SVM[J];计算机学报;2003年08期
2 吴翔;谭李;陆文凯;张学工;;提高超大规模SVM训练计算速度的研究[J];模式识别与人工智能;2003年01期
3 张文生,丁辉,王珏;基于邻域原理计算海量数据支持向量的研究[J];软件学报;2001年05期
4 孙剑,郑南宁,张志华;一种训练支撑向量机的改进贯序最小优化算法[J];软件学报;2002年10期
5 李建民 ,张钹 ,林福宗;序贯最小优化的改进算法[J];软件学报;2003年05期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 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
2 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
3 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
4 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
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 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
7 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
8 管翠萍;;药物靶标G蛋白偶联受体的识别预测[J];安徽农业科学;2010年24期
9 刘婷婷;;基于支持向量机的水稻纹枯病识别研究[J];安徽农业科学;2011年28期
10 钱付兰;;基于交叉覆盖算法的改进算法-最近邻交叉覆盖算法[J];安庆师范学院学报(自然科学版);2007年04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 ;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
3 ;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
4 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
5 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
6 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
7 ;Fault Pattern Recognition of Rolling Bearings Based on Wavelet Packet and Support Vector Machine[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
8 蒋少华;桂卫华;阳春华;唐朝晖;蒋朝辉;;基于主元分析与支持向量机的方法及其在密闭鼓风炉过程监控诊断中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
9 康传会;汪晓东;汪轲;常健丽;;基于最小二乘支持向量机的迟滞建模方法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 王海丰;李壮;任洪娥;赵鹏;;基于非下采样Contourlet变换和SVM的纹理图像分割算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010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 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
3 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
4 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
5 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
6 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
7 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
8 柏坚;非线性数学地质模型研究及在滇东南金矿成矿预测中的应用[D];中国地质大学(北京);2010年
9 姚志明;基于步态触觉信息的身份识别研究[D];中国科学技术大学;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 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
2 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
3 刘志强;基于数据挖掘的客户行为分析和预测研究[D];山东科技大学;2010年
4 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
5 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
6 姜成玉;基于支持向量机的时间序列预测[D];辽宁师范大学;2010年
7 李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
8 江达秀;基于HMAX模型的人脸表情识别研究[D];浙江理工大学;2010年
9 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
10 刘磊;多泥沙河流水库优化调度研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 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
2 赵忠旭,王爱民,沈兰荪;基于数学形态学和HIS模型的彩色舌图像分割[J];北京工业大学学报;1999年02期
3 王庆一;中国的能源效率及国际比较[J];节能与环保;2005年06期
4 王爱民,赵忠旭,沈兰荪;中医舌象自动分析中舌色、苔色分类方法的研究[J];北京生物医学工程;2000年03期
5 郝先臣,张德干,高光来,赵海;数据挖掘工具和应用中的问题[J];东北大学学报;2001年02期
6 刘建民;陈宝林;杨自强;郭勇;李政;;火电机组状态及性能全息诊断系统技术及应用[J];电力科技与环保;2010年03期
7 侯子良;再论火电厂厂级监控信息系统[J];电力系统自动化;2002年15期
8 江浩;电厂运行优化决策支持系统设计方案[J];电力系统自动化;2004年05期
9 蔡杰进;马晓茜;;支持向量机在电站汽轮机排汽焓在线预测中的应用[J];电力系统自动化;2006年18期
10 洪军;崔彦锋;毕小龙;司风琪;徐治皋;;机组在线运行优化系统及实时目标工况的确定[J];电力系统自动化;2007年06期
中国博士学位论文全文数据库 前6条
1 卢勇;数据信息采掘与热工过程控制优化[D];清华大学;2003年
2 闫水保;电厂热力系统节能分析方法研究[D];东南大学;2002年
3 李建强;基于数据挖掘的电站运行优化理论研究与应用[D];华北电力大学(河北);2006年
4 周昌雄;基于活动轮廓模型的图像分割方法研究[D];南京航空航天大学;2005年
5 赵征;基于信息融合的锅炉燃烧状态参数检测技术研究[D];华北电力大学(河北);2007年
6 王惠杰;基于混合模型的机组状态重构及运行优化研究[D];华北电力大学(河北);2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 覃一宁;大型火力发电厂运行优化控制系统的研究与实现[D];大连理工大学;2001年
2 刘庆平;神经网络与支持向量机学习算法的理论及仿真研究[D];燕山大学;2003年
3 杨志平;火电机组性能监测与优化研究[D];华北电力大学(北京);2003年
4 吴暾华;快速人脸检测系统的设计与实现[D];华侨大学;2004年
5 刘长东;660MW机组监测与诊断技术的研究[D];浙江大学;2004年
6 杨铁建;基于支持向量机的数据挖掘技术研究[D];西安电子科技大学;2005年
7 周凌;基于AAM的人脸特征点定位方法研究[D];湖南大学;2005年
8 陈荣元;基于支持向量机和小波的人脸识别方法研究与应用[D];长沙理工大学;2005年
9 杨朝霞;基于MAS的分布式数据挖掘系统设计与研究[D];西北师范大学;2005年
10 恽鸿峰;基于Gabor小波变换的人脸识别研究[D];吉林大学;2005年
【二级引证文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 杨云聪;张菁;卓力;刁蒙蒙;;应用于中医面诊的人脸区域分割方法[J];测控技术;2012年05期
2 温宗良;岳桂华;唐莎莎;;支持向量机在中医临床诊断中的研究进展[J];江苏中医药;2012年04期
3 宋敏;王社伟;;一种基于关联分析的装配质量数据挖掘方法[J];制造业自动化;2013年16期
4 黄园刚;桑楠;郝宗波;江维;;改进CamShift算法的眼动跟踪方法[J];计算机应用研究;2014年04期
5 陈彦桥;刘建民;吴雨浓;刘金琨;;基于历史数据的火电机组老化性能研究[J];热力发电;2011年03期
6 李文书;王松;苑琳琳;吴芸;宋红;郑小伟;;中医面诊信息处理技术研究进展与展望[J];上海中医药杂志;2011年11期
7 徐洪飚;陈灵坚;吴暾华;;一种快速的非侵入式眼动跟踪方法[J];计算机系统应用;2012年01期
8 陆生宽;;大唐呼图壁热电厂汽动给水泵小汽轮机排汽冷却方式分析[J];应用能源技术;2011年12期
9 王祉;李福凤;;中医眼神理论及现代研究技术概述[J];中华中医药学刊;2013年05期
10 杨帮华;何美燕;刘丽;陆文宇;;脑机接口中基于BISVM的EEG分类[J];浙江大学学报(工学版);2013年08期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 王宁玲;基于数据挖掘的大型燃煤发电机组节能诊断优化理论与方法研究[D];华北电力大学(北京);2011年
2 彭瑜;数字化面色望诊系统的构建及其应用[D];湖北中医药大学;2014年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张佩;基于Gabor小波和SVM的动态人脸识别算法研究[D];华侨大学;2011年
2 陈韬;基于支持向量机和计算机视觉的焊环筛选方法研究[D];兰州大学;2012年
3 徐振兴;基于机器视觉的行为检测和跟踪技术研究[D];浙江理工大学;2012年
4 王松;中医面诊客观化中若干图像分析技术研究[D];浙江理工大学;2012年
5 武晋川;碳酸法糖厂澄清过程建模及操作优化研究[D];广西大学;2012年
6 郑启明;基于支持向量机的上市银行成长性研究[D];南京财经大学;2011年
7 于洋;人脸检测与识别技术的研究与应用[D];华北电力大学;2012年
8 张美荣;基于图论的电力系统脆性分析及仿真[D];哈尔滨理工大学;2012年
9 姜南;基于SVM的垃圾邮件在线过滤新方法[D];吉林大学;2013年
10 蔡小燕;700℃超超临界燃煤发电机组系统设计及热经济性研究[D];华中科技大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 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
2 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
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 田盛丰,黄厚宽;基于支持向量机的数据库学习算法[J];计算机研究与发展;2000年01期
2 张铃;支持向量机理论与基于规划的神经网络学习算法[J];计算机学报;2001年02期
3 阎辉,张学工,李衍达;支持向量机与最小二乘法的关系研究[J];清华大学学报(自然科学版);2001年09期
4 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
5 侯风雷,王炳锡;基于支持向量机的说话人辨认研究[J];通信学报;2002年06期
6 马永军,方凯,刘暾东,方廷健;基于支持向量机和方差的管道内表面粗糙度等级识别[J];信息与控制;2002年05期
7 吴飞,庄越挺,潘云鹤;基于增量学习支持向量机的音频例子识别与检索[J];计算机研究与发展;2003年07期
8 孙延风,梁艳春;支持向量机的数据依赖型核函数改进算法[J];吉林大学学报(理学版);2003年03期
9 朱永生,张优云;支持向量机分类器中几个问题的研究[J];计算机工程与应用;2003年13期
10 朱家元,吴伟,张恒喜,董彦非;一种新型的多元分类支持向量机[J];计算机工程;2003年17期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 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
2 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
3 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
4 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
5 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
6 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
7 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
8 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
9 许建生;盛立东;;基于改进的支持向量机和BP神经网络的识别算法[A];第八届全国汉字识别学术会议论文集[C];2002年
10 荣海娜;张葛祥;张翠芳;;基于支持向量机的非线性系统辨识方法[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前10条
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 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
4 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
5 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
6 ;选择合适的数据挖掘算法[N];计算机世界;2007年
7 周颖;王米渠与中医心理学[N];中国中医药报;2006年
8 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
9 本报记者 冯治恩;敢与“雷公”试比高[N];铜川日报;2008年
10 记者 耿挺;蛋白质功能算出来[N];上海科技报;2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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 周喜川;非可信环境下的支持向量机研究[D];浙江大学;2010年
5 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
6 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
7 王超;三类不确定支持向量机及其应用[D];河北大学;2013年
8 杜小芳;基于CPFR的农产品采购模型研究[D];华中科技大学;2005年
9 刘育明;动态过程数据的多变量统计监控方法研究[D];浙江大学;2006年
10 栾锋;支持向量机(SVM)和径向基神经网络(RBFNN)方法在化学、环境化学和药物化学中的应用研究[D];兰州大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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 童振;基于支持向量机的电解液成分预测[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 鄢常亮;基于支持向量机的高炉向凉向热炉况预测研究[D];内蒙古科技大学;2010年
6 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
7 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
8 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
9 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
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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