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支持向量回归算法的研究及其在食物安全中的应用

徐义田  
【摘要】:统计学习理论(Statistical Learning Theory,简称SLT)是由Vapnik等人提出的可应用于小样本的统计理论。支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)是基于统计学习理论的一种新的机器学习方法,回归是其中的一个重要应用。 本文首先介绍了统计学习理论和支持向量回归的基本原理,针对噪音水平不同的样本点给出了一种加权支持向量回归模型,并对回归模型中权重λ_i的取值进行了数学推导;同时根据给定样本点的信息,给出了一种惩罚参数C以及精度参数ε的取值方法,并验证其有效性。 针对现有支持向量回归对样本属性的重要性不加区分以及处理大量样本点及属性时运算速度慢等缺陷,建立了一种基于粗糙集理论数据预处理的支持向量回归模型,模型在保持回归效果不变的情况下,通过对样本属性进行约简,降低样本点的维数,减小计算机的存储空间,提高运算速度。 本文最后将支持向量回归模型及其核方法应用到食物安全中,建立了食物安全的评价模型,对我国31省市的食物生产水平及消费水平等进行了评价,并对我国与世界其它一些国家的食物安全状况进行了比较;同时建立了基于粗糙集数据预处理的支持向量回归产量预测模型,并与BP神经网络、时间序列分析等方法进行了比较,充分体现了支持向量回归模型在食物安全应用中的可行性和有效性。


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