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《四川大学》 2005年
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基于支持向量机的红外谱图识别

吴疆  
【摘要】:支持向量机SVM(Support Vector Machine)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,具有理论完备、适应性强的特点。尤其是在小样本学习和分类问题中显现出良好的预报能力,同时又能有效的限制过拟合问题同时也是目前为止统计学习理论最为成功的实现,近年来逐渐成为机器学习领域研究的热点。 本文的主要内容是在经典SVM算法的基础上,设计开发一个可供学术研究及实际使用的支持向量机工具软件Easysvm。在软件的基础上,应用SVM算法就一些实际问题进行学术研究,解决一些实际的应用问题。 在支持向量机算法软件的设计方面针对SVM算法在应用上不够便利的特点,在程序的操作界面上提供各种核函数及其参数,给用户自由选择和研究的方便。参数调整、训练、预报等一系列功能在程序操作界面上点击完成,因此Easysvm软件具有界面友好、使用简单快捷的特点,训练数据的制作更加方便。 在解决两类样本模式分类的基础上,引入一对多支持向量机训练方法。使得多分类问题的解决变的简单方便。Easysvm软件多分类算法应用于红外谱图官能团识别建模,该模型对化合物所含官能团的预报正确率达到96%以上,部分官能团的正确预报率达到100%。本模型可通过某未知化合物红外谱图数据来预测此化合物的分子组成。试验结果表明支持向量机算法用于物质鉴别、物质纯度检测等领域是可行的。 在经典SVM算法的基础上引入加权向量机算法,解决两类样本数目严重失衡情况下的分类问题。Easysvm软件引入加权算法用于G蛋白偶联受体数据建模(正类样本数目10个,负类样本数目461个)时对正类样本的预报正确率达到
【学位授予单位】:四川大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP391.41

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