欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:35181418
大小:4.39 MB
页数:51页
时间:2019-03-21
《基于混合核函数的svm及其应用研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分类号;密级05UDC单位代巧111:@乂是蘇事乂拿全日制学术型硕±研究生学位论文基于混合核函数的SVM及其应用研究王立达指导教师^申请学位类别理学硕±学科(专业)名称^学位授予单位大连海事大学2016年3月分类号密级UDC单化代码10151大连海事大学硕±学位论文基于M合核画数的SVM及其应用研究王立达指导教师刘巍职称教授学位授予单位大连海事大学申请学位类别理学硕±学科(专业)数学论文完成日期2
2、015年12月答辩日期2016年3月答辩委员会主席ResearchandAlicationofSVMppM-Basedonf;heixedkernelFunctionAt;hesisSubmitted化DalianMaritimeUniversityInartialfulfillmentofthereuirementsforthedereeofpqgMas化rofSciencebyWanLidagMa化ematics()ThesisSuperv
3、isorrProfessorLiuWeiMarch2016大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创拴声明本人郑重声明:本论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果,""撰写成硕±学化论义某于混合核函数的SVM及其应用研究。除论文中已经注明引用的内容外,均己在,对论文的研究做出重要贡献的个人和集体文中W明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体己经公开发表或未公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名:学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师
4、完全了解大连海事大学有关保留、使用研究生学目位论文的规定:,P大连海事大学有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大连海事大学可^^1将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。同意将本学位论文收录到《中国优秀博硕±学位论文全文数据库》(中国学术期刊(光盘版)电子杂志社)、《中国学位论文全文数据库》(中国科学技术信息研究所)等数据库中,并W电子出版物形式出版发行和提供信息服务。。保密的论文在解密后遵守此
5、规定:保密□在解密后适用本授权书。本学位论文属于年""不保密□(请在W上方框内打V)论文作龍名:占导师签名:矣曰期:皮/知3月,《曰中文摘要摘要n一支持向量机(SVM)是由Vaik提出的基于统计学习理论的种分类方法p,一一个高维特征空间使低维特征空间经过种非线性转换得到,最优分类超平面即可在转变到这个新的空间中求解,由此将不可分问题转化为可分问题。在解决类似小样本、高维数、非线性等众多实际问题中SVM表现了很强的优势,这种方法在机器学习中占有着非常重要的地位。核函数作为支持向量机的核也,支持向
6、量机的性能表现受到不同的核函数的一直接影响,提高核函数性能成为研究支持向量机工作中的核也问题之。SVM及本文首先介绍了支持向量机理论和核函数理论,通过对核函数性质的研巧并在不同数据集上测试四种常用核函数(线性核画数、高斯核函数、多项式、simoid核函数g核函数)的性能,选择较优的两种或多种核函数进行组合构造新的混合核函数,然后利用遗传算法这种人工智能学习算法对混合核函数中核权重系数及核参数进行自动化优化,同时测试混合核函数SVM在不同数据集上的性能,并与单核测试数据结果进行分析比较,得出结论,验证混合核函数支持向量
7、机的实用性。在文章最后对全文研究工作进行了概况总结,需要研巧探讨的问题也得到了进一步的提出。关键词::支持向量化;巧函数;核参巧;遗传舞法;分类;英文摘要ABSTRACTSupportvectormachine(SVM)isaclassificmethodbased0打statisticallearningtheory,itisputforwardbyYapnik,Makethelowerdimensionalfeaturespacethrough过nonlin
8、eartransformation化getahigh姐mensionalfeaturespacethenlookingfbrthe
此文档下载收益归作者所有