基于多核学习的模式分类方法研究

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1、ＴＰ３９１．４公开中图分类号：：密级ＵＤＣ：；本校编号■韵州义遷乂攀硕±学位论文论文题目：ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＰａｔｔｅｒｎＣｌａｓｓｉ：ＦｉｅｒｓＭｅｔｈｏｄｓＢａ－ｓｅｄｏｎＭｕｌｔｉｋｅｒｎｅｌＬｅａｒｎｉｎｇ＾研究生姓名：子路学号；２０１２ＢＳＺ５４２学校指导教师姓名：李军职疏：教授工学硕壬专业？ｉ尸測与申请学位等级：；樵式智能系统２１６１２０１６０年６月７日年６月５日论文提交日期：论文答辩日期：独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下

2、进行的研究工作和取得的研究成，．果，除了文中特别加标注和致谢之处外论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研。究成果，也不包含获得兰州交通大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。＜：若学位论文作者签名：签字日期占年＾月Ｔ曰ｊ学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解兰州贵通乂学有关保留、使用学位论文的规定。特授权兰州巧通大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编Ｗ供查阅和借阅。同意学校

3、向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学签位论文作者签名：导师签名：字日期：知年月日签字日期山年ｂ月日可呵硕士学位论文基于多核学习的模式分类方法研究ResearchonPatternClassifiersMethodsBasedonMulti-kernelLearning作者姓名：子路学科、专业：模式识别与智能系统学号：2012BSZ542指导教师：李军完成日期：2016.4.25兰州交通大学LanzhouJiaotongUniversity兰州交通大学硕士学位论文摘要最近，模式识别中各种各

4、样的依赖于机器学习的应用技术已得到了极大的关注，这些技术能够简化许多复杂的手工处理过程并减少人类干预，为智能系统的构建带来益处。论文探讨了基于支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)及其多核学习方法在分类问题中的应用研究，这是模式识别领域的一个重要方向。SVM分类器已由最初的线性形式，通过使用核技术扩展为非线性形式，通过比较单一核与多个核函数线性组合的不同性能，进一步研究多核学习(Multi-KernelLearning,MKL)的应用。论文主要比较了使用一些不同的广泛应用于实际中的基准数据集的分类性能，这些数据集包含乳腺癌、心电图、

5、脑波电图等，一些是两分类问题，另一些是多分类问题。在基于单一核函数和多核函数学习的过程中，考虑了特征归一化后，对不同分类数据集的分类精度影响，进一步还考虑了不同核函数，不同特征归一化后，数据分来所具有的不同结果。用来度量分类器性能的标准是精度、接收运行域特性(ReceiverOperatingCharacteristic,ROC)曲线和ROC曲线下的面积(AreaUnderROCCurve,AUC)。进一步论文还使用MKL方法对卫星图像进行分类，并延伸至遥感应用领域。主要研究内容如下：(1)主要将四个核函数使用于SVM方法，具体包括线性、高斯多项式、Sigm

6、oid函数。然后，基于十一种基准数据集，选择不同的特征规范化条件，通过应用这四种核函数以及对不同核函数选取最佳的核参数，并且考虑了数据集被划分为训练集、交叉验证和测试集时，单一使用每个核函数时，如何能够获得最佳性能。(2)在同等条件及数据下，基于MKL算法，通过优化参数以获得较好的分类性能，分类结果以直方图形式展现出，区分不同方法的性能，由精度和AUC的结果表示。(3)将基于多项式核组合的MKL方法应用于遥感分类中，并与文献的研究结果进行比较以表明方法的有效性。关键词：支持向量机；多核学习；二分类；多分类；特征归一化；交叉验证论文类型：应用技术研究-I-Re

7、searchonPatternClassifiersMethodsBasedonMulti-kernelLearningAbstractMachinelearningapplicationsandpatternrecognitionhavegainedgreatattentionrecentlybecauseofthevarietyofapplicationsbasedonmachinelearningtechniques,thesetechniquescouldmakemanyprocesseseasierandalsoreducetheamountofh

8、umaninterference(moreautom