收藏本站
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

关于顺序回归机与多类分类算法的研究

阳红英  
【摘要】: 支持向量机是借助最优化方法来解决机器学习问题的一个有力工具.支持向量顺序回归机是两类支持向量机的一种推广,它求解的是带有顺序的多类分类问题.支持向量顺序回归机在经典的统计学、信息检索、经济预警等方面有着很广泛的应用.近年来,一直受到广大学者的关注和研究. 对一般的多类分类问题,如何建立行之有效的基于支持向量机的多类分类算法也是广大学者研究的一个热点,因为在现实世界中,很多学习问题是多类分类问题. 本文的主要内容可以概述如下: 1.支持向量顺序回归机的线性规划形式.支持向量顺序回归机是一个凸二次规划.鉴于线性规划问题的研究已十分成熟,并且有了十分有效的求解大型问题的算法,借助l1范数与l2范数等价的关系,把二次规划转化成线性规划,提出了支持向量顺序回归机的线性规划形式.进一步,用数值试验验证了它的可行性和有效性.与支持向量顺序回归机相比,运行时间缩短了,并用10折交叉确认计算误差,两种方法的误差相同. 2.支持向量顺序回归机的统计学习理论基础.目前,支持向量顺序回归机的统计学习理论基础并不十分完善,因而对支持向量顺序回归机的统计学习理论基础进行系统的研究是有必要的.首先,利用结构风险最小化原则推导出一种学习算法,称之为结构风险最小化顺序回归机.其次,证明了结构风险最小化顺序回归机与支持向量顺序回归机解之间的关系.最后,从统计学习的角度说明了支持向量顺序回归机是结构风险最小化原则的一个直接实现,并给出了惩罚参数C的全新含义. 3.一个新的基于广义特征值的多类分类算法.首先,把多类分类问题分解成一系列的两类分类问题.其次,借助Mangasarian提出的用两个不平行的中心平面处理两类分类问题的思想,提出了一个新的基于广义特征值的多类分类算法,称之为中心多平面机.通过数值试验,说明了这种算法的可行性和有效性,并且通过和其它基于支持向量机的多类分类算法对比,进一步验证了该方法的优越性.


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 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
2 杨敏,张焕国,傅建明,罗敏;基于支持向量数据描述的异常检测方法[J];计算机工程;2005年03期
3 徐彤阳,姚跃华,朱志勇;一种基于支持向量机的图像边缘检测方法[J];微机发展;2005年01期
4 沈翠华,刘广利,邓乃扬;一种改进的支持向量分类方法及其应用[J];计算机工程;2005年08期
5 袁小芳,王耀南,孙炜;基于遗传算法的模糊支持向量网络控制[J];信息与控制;2005年02期
6 王晓丹,王积勤;支持向量机训练和实现算法综述[J];计算机工程与应用;2004年13期
7 胡自申,张迁;基于SVM的遥感影像的分类[J];遥感信息;2003年02期
8 岳江;郝智文;;SVM建模预报软件及其应用[J];山西气象;2007年03期
9 黄源,张福炎;数据挖掘及其技术实现[J];计算机应用与软件;2001年12期
10 李波;基于SLIQ分类算法的数据挖掘技术及其在企业CRM中的应用[J];计算机工程与应用;2002年21期
11 张明卫;王波;张斌;朱志良;;基于相关系数的加权朴素贝叶斯分类算法[J];东北大学学报(自然科学版);2008年07期
12 胡学钢;朱珠;吴共庆;;新闻网页自动识别的相关特征研究[J];广西师范大学学报(自然科学版);2008年03期
13 于含迪;;非结构化数据分类整合在贵州项目网中的设计与实现[J];安顺学院学报;2010年03期
14 王斌;邵华清;刘振;;基于优化类中心分类算法的文本分类研究[J];科技传播;2011年18期
15 赵涓涓,陈俊杰;Internet信息过滤中用户个性化模式的构建[J];太原理工大学学报;2003年03期
16 杨辉华,王行愚;学习理论的一个关键算法的稀疏逼近[J];华东理工大学学报;2004年06期
17 方帅,王东署,迟健男,徐心和;视频监控系统中小运动目标分类算法[J];信息与控制;2005年02期
18 孔锐,张冰;基于核Fisher判决分析的高性能多类分类算法[J];计算机应用;2005年06期
19 邹志文,朱金伟;数据挖掘算法研究与综述[J];计算机工程与设计;2005年09期
20 徐启华,杨瑞;一种新的软间隔支持向量机分类算法[J];计算机工程与设计;2005年09期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 孙云山;张立毅;李艳琴;;基于模糊分类器的PAM盲均衡算法[A];四川省通信学会2005年学术年会论文集[C];2005年
2 刘艳民;;中文网页分类方法的研究[A];2009年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(下册)[C];2009年
3 李晓波;;集成分类对比:Bagging NB & Boosting NB[A];2010年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集[C];2010年
4 邢延铭;诸克军;李春平;;一种基于遗传算法和模糊规则的分类算法[A];科学发展观与系统工程——中国系统工程学会第十四届学术年会论文集[C];2006年
5 王毅军;张志广;李勇;高小榕;高上凯;杨福生;;2003年脑机接口数据竞赛论文之一——基于CSSD和FDA的单次手指运动诱发脑电分类算法[A];首届全国功能神经影像学和神经信息学研讨会论文汇编[C];2003年
6 傅言;郭振华;李乃民;;基于图像分析的中医色诊及在肝病上的研究[A];第一届全国中西医结合诊断学术会议论文选集[C];2006年
7 尧德中;廖祥;;基于支持向量机的脑电模式分类技术研究[A];中国生物医学工程进展——2007中国生物医学工程联合学术年会论文集(下册)[C];2007年
8 谢永芳;蒋有为;唐明珠;;一种基于数据剪辑的半监督最邻近分类算法[A];Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference(CCDC)[C];2011年
9 肖健华;孙德山;吴今培;;基于支持向量数据描述的多类分类算法及其在人脸识别中的应用[A];2005年中国智能自动化会议论文集[C];2005年
10 杨敏;杜小勇;;hRIPPER:一种基于层次规则学习的文本分类算法[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2005年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 凌萍;基于支持向量技术的聚类分类研究[D];吉林大学;2010年
2 范昕炜;支持向量机算法的研究及其应用[D];浙江大学;2003年
3 刘刚;数据挖掘技术与分类算法研究[D];中国人民解放军信息工程大学;2004年
4 张维平;火电厂汽轮机运行初压优化方法研究与应用[D];燕山大学;2012年
5 贾银山;支持向量机算法及其在网络入侵检测中的应用[D];大连海事大学;2004年
6 吴广潮;基于聚类特征树的大规模分类算法研究[D];华南理工大学;2012年
7 骆成凤;中国土地覆盖分类与变化监测遥感研究[D];中国科学院研究生院(遥感应用研究所);2005年
8 钱晓东;基于神经网络等技术的数据与文本聚分类研究[D];天津大学;2005年
9 唐勤;非均衡数据分类算法及其在助学贷款风险管理中的应用研究[D];华中科技大学;2012年
10 谢珺;二进制粒神经网络研究及其在故障诊断中的应用[D];太原理工大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 阳红英;关于顺序回归机与多类分类算法的研究[D];新疆大学;2010年
2 黄金;聚类和分类技术在生物信息学中的应用[D];黑龙江大学;2005年
3 王小燕;文本分类相关技术与应用研究[D];西北大学;2007年
4 方匡南;基于数据挖掘的分类和聚类算法研究及R语言实现[D];暨南大学;2007年
5 李坤;运动意识脑电分类及基于VC++的脑机接口实验系统[D];安徽大学;2007年
6 李伟森;数据挖掘在检察系统预防职务犯罪中的应用研究[D];重庆大学;2007年
7 黄茁;基于小波变换的心电图处理与分析研究[D];中南大学;2008年
8 李娟琴;呼叫中心数据挖掘平台的设计实现[D];山东大学;2008年
9 高冬玲;数据挖掘分类算法在学生信息中的应用研究[D];青岛大学;2009年
10 徐易;基于短文本的分类算法研究[D];上海交通大学;2010年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 ;SecuiWALL独创分类算法[N];计算机世界;2002年
2 俞路石;中科大研究生解决网络数据包有效分类算法[N];中国教育报;2007年
3 ;锐捷RG-WALL系列防火墙[N];电脑商报;2004年
4 中国科学院东北地理与农业生态研究所 李建平;保护地球之肾 遥感体检湿地健康[N];中国水利报;2008年
5 ;百兆防火墙[N];计算机世界;2002年
6 ;MaxNet:本土化贴合市场[N];网络世界;2008年
7 刘宏伟;整合是一种趋势[N];中国计算机报;2004年
8 ;三星NXG全新系列防火墙安全和性能兼得[N];中国计算机报;2004年
9 长江期货 韩锦 邹云峰 高华;基于RFM模型的聚类分析算法在期货公司客户分类中的应用[N];期货日报;2008年
10 蒋波;非结构化数据管理与知识提炼[N];中国计算机报;2003年
中国知网广告投放
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978