探索核机器学习方法若干问题研究

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1、西南交通大学博士学位论文核机器学习方法若干问题研究姓名：蒋刚申请学位级别：博士专业：交通信息工程及控制指导教师：肖建20060601西南交通大学博士研究生学位论文第1页摘要论文主要对机器学习问题、核机器方法、小波核机器、模糊小波核机器等内容进行探讨和分析，构建了几种核机器模型，理论分析和实验结果验证了它们的可行性和有效性。主要研究内容如下：处理大规模样本时，支持向量机难以满足实时性要求，针对这一问题，提出了一种支持向量预提取方法：先用核感知机模块提取准支持向量，然后将所得结果输入到支持向量机中进行二次处理。核感知机采用的是简单的迭代结构，即使在样本规模较大时，花费的时间也很少；

2、此外，准支持向量的数目可以通过设定阈值进行控制。在一定精度要求下，能从很大程度上提高数据的处理效率。由于核函数和误分界的引入，在综合使用支持向量机的基础上，能处理线性可分、非线性可分、非线性不可分带噪声数据以及回归等问题，理论分析和实验结果较好地验证了这一结论。对非平稳信号进行处理时，信号细微特征的提取非常关键。论文尝试将小波技术、主分量分析及核方法相结合，用于处理这类信号。对采用小波基构建核函数的可行性进行了探讨，证明了它满足Mercy条件及其在Hilbert空间具有再生性的命题，以此为基础，结合主分量分析，探讨了小波核机器的构建方法，构造出一种核机器模型，并作了实例仿真。实

3、验结果表明，复GauSsian小波核和复Morlet小波核的性能大致相当，它们都优于常规的高斯核和多项式核，初步展示出该方法的可行性和优越性。对模糊逻辑和小波技术的相关理论进行探讨和分析，构建了一种模糊小波容许核函数，并与支持向量机结合，构造出一种核机器模型，对该模型的一致逼近性作了证明。在此基础上，提出了一种模糊小波支持向量核机器方法Fw—SVKM，对参数的选择与预测结果的内在关系作了较为详细的分析，与三层神经网络ANN进行短期峰值负荷预测的对比实验，结果表明Fw．svKM优于ANN，具有较大的实用价值和较好的应用前景。针对学习机器在参数较多时，优化时间过长、效率过低，不利于

4、工程应用的问题，提出了一种多参数同步优化策略。实验结果表明，该方法在实际应用中是行之有效的，能大幅减少多参数模型的优化时间，增强核机器方法的实用性和有效性。西南交通大学博士研究生学位论文第1

5、l页AbstractThispaperdealedwimmachinele锄in舀kemelmachinemethod，、Ⅳaveletkemelmachineandfi工zzywaveletkernelmaehinetechnologydetailedIySevemll【indsofl∞melmachjnemodelswereconstructed，andhavebeenappliedt

6、onon—stationarysignaIsprocessing．TheoreticalanalysisandimplementationresultsshowtheirⅦlidityalldfeasibility．Someimportantissueshavcbeendiscussedinthispaperasfollo、Ⅳs．ItiswellldlownthatgeneralSVM(SupportvectorMachine)coststoomuchtimeonlargesc“edatasets．AsavalidsoIution，supportvectOrspre—extra

7、ctionmethodhaSbeendiscllssedinthispapeLKemelperceptmnfirstlyhasbeenusedtoextractqllasi—supportvectors．Andthen，quasi-supportVectorswerei印uttostandardSVMtoprocessaccumtelyThjsmethodtakesadVaIltagesofthehj曲speedofperceptmnforitssimpleiterativestⅢcture．PerceptroncostsfewertimetkmgeneralSVM，espec

8、iallyonla唱escaledata∞ts，趴dcancontrolnumber0fquasi·supportvectorseasilvbva垃【resholdvaria：ble，muchtimewillbeeeonomi麓edinlat钯rprocess．Somespecialtectlllologies，suchaskemel缸1ction醐derrorboundary，etc，havebeenadoptedtoconductlinearseparable，nonline盯separ