收藏本站
《重庆大学》 2007年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

一种基于边界调节的支持向量机模型

余萍  
【摘要】: 支持向量机是一种新型的模式识别技术。由于具有完备的理论基础和良好的性能,支持向量机已经成为模式识别的一个研究热点。在实际应用中,现有的支持向量机模型存在一些缺陷,例如:结构风险的界过于宽松、在学习中对数据集缺乏自适应性、对噪声数据过于敏感等。 本学位论文围绕支持向量机进行了下列研究工作: 第一:对支持向量机的历史、支持向量机的理论体系和模型的建立以及对支持向量机概论的发展现状做了阐述。 第二:提出了一个新的支持向量机模型——基于边界调节的支持向量机,并利用拉格朗日定理得到了这种支持向量机的对偶目标函数。该模型提出了一种根据样本在训练过程中形成的经验误差的大小,对样本给予不同对待的方法,控制了噪声数据对训练过程的影响,从而使支持向量机对噪声数据具有比较好的鲁棒性。通过对无噪声点和有噪声点的人工数据以及Titanic和breast cancer等数据集的仿真实验表明,相对于经典的L1-SVM而言,基于边界调节的支持向量机具有更少的支持向量和更好的推广性能。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP18

【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王素云;崔丽威;宫雷;曹苏娜;;SVM方法在滚动轴承故障诊断中的应用[J];西安文理学院学报(自然科学版);2011年03期
2 杨飞;王猛;;基于支持向量机的煤炭销售预测系统的研究[J];计算机与数字工程;2011年06期
3 胡振新;李宏;郭泽华;;支撑向量机多类分类方法的研究[J];现代电子技术;2011年13期
4 谢凌然;高长伟;沈玉娣;;基于混合核函数支持向量机的齿轮诊断方法研究[J];机械传动;2011年09期
5 郭金玲;樊东燕;;基于SVM的山西省旅游需求预测与分析[J];电脑开发与应用;2011年09期
6 王玉松;;基于SVM的雷达故障预诊断技术研究[J];舰船电子工程;2011年08期
7 邹杰;吴仲城;;基于支持向量数据描述的在线签名认证系统[J];模式识别与人工智能;2011年02期
8 杨玫;郭天杰;陈青华;;基于经验模式分解的时间序列预测方法研究[J];计算机技术与发展;2011年07期
9 张微;张伟;刘世英;杨金中;茅晟懿;;基于核PCA方法的高分辨率遥感图像自动解译[J];国土资源遥感;2011年03期
10 任玉艳;鲍洁;王洪瑞;;改进蚁群算法在支持向量机中的应用[J];传感器与微系统;2011年08期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 李志明;孔令富;;用于回归估计的支持向量机[A];广西计算机学会2005年学术年会论文集[C];2005年
2 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
3 张钹;张铃;;统计学习理论及其应用[A];2001年中国智能自动化会议论文集(上册)[C];2001年
4 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
5 王峰;张新华;;支持向量机在结构动力学求解问题中的应用[A];第八届全国动力学与控制学术会议论文集[C];2008年
6 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
7 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
8 孟祥国;马军;段昕;;基于统计学习理论的支持向量机算法研究[A];2006年全国理论计算机科学学术年会论文集[C];2006年
9 王然风;姚海生;;基于统计学习理论的选煤过程关键工艺参数智能软测量建模研究综述[A];2005年全国选煤学术会议论文集[C];2005年
10 付伟基;王俊;刘丹军;赵峰;;基于最小二乘支持向量机的云量释用预报技术研究[A];第27届中国气象学会年会灾害天气研究与预报分会场论文集[C];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 任双桥;支撑矢量机理论与应用研究[D];国防科学技术大学;2006年
3 白裔峰;偏最小二乘算法及其在基于结构风险最小化的机器学习中的应用[D];西南交通大学;2007年
4 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
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 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 徐海祥;基于支持向量机方法的图像分割与目标分类[D];华中科技大学;2005年
8 唐发明;基于统计学习理论的支持向量机算法研究[D];华中科技大学;2005年
9 李忠伟;支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
10 李冬琴;船舶技术经济论证中的支持向量机方法研究及应用[D];武汉理工大学;2007年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 余萍;一种基于边界调节的支持向量机模型[D];重庆大学;2007年
2 何婕;SVM及其在车牌字符识别中的运用[D];四川大学;2005年
3 赵春雷;粗糙空间上结构风险最小化原则[D];河北大学;2011年
4 孙刚;基于支持向量机的多分类方法研究[D];大连海事大学;2008年
5 滕文凯;支持向量机反问题及其解法[D];河北大学;2005年
6 杜晓东;基于支持向量机的数据挖掘方法[D];山东大学;2005年
7 王李东;基于支持向量机(SVM)的短期负荷预测的研究[D];华中科技大学;2005年
8 郭得令;基于LS-SVM的围岩位移非线性预测应用研究[D];武汉理工大学;2006年
9 詹超;支持向量机在基因表达数据分类中的研究[D];武汉理工大学;2006年
10 马洁;基于支持向量机的股市预测问题研究[D];天津大学;2006年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026