面向函数型数据分析的机器学习算法研究与应用

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1、１１０单化代巧：００学号Ｉ么Ｗ巧＾化《化义夫嗦硕±研究生学位论文题目帝向菱教聲教娛Ａ批的扣获巧ｉ枉表用专业歡營研究生慶爲—？？指导教师徐永利曰期ｆ曰：么〇月１６年ｉｒ北京化工大学学位论文原创性声明本人郑重声明；所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研巧王作所取得的成果。除文中己经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。本人完

2、全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名．Ｌ：餐簇日期：７如ｂ关于论文使用巧权的说明学位论文作者完全了解北京化工大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研巧生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京化工大学。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可公布学位论文的全部或部分内容，可允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。□论文暂不公开（或保密）注释：本学位论文属于暂不公开（或保密）范围，在＿＿年解密后适

3、用本授权书。非暂不公开（或保密）论文注释：本学位论文不属于暂不公开（或保密）范围，适用本授权书。＿作者签名全－ＬＵ；聚省日期：ｉＭ导师签名ｉｂ：日期：Ｌ学位论文数据集中图分类号０２９学科分类号１１０．８７论文编号１００１０２０１６０８９６密级非保密学位授予单位代码１００１０学位授予单位名称北京化工大学作者姓名贾金学号２０１３２００的６获学位专业名称数学获学位专业代码０７０１巧巧来巧国家自然科学基金研究方向统计学习理论论文

4、巧目面向函数型数据分析的机器学习算法研究与应用函数型巧巧，机巧学习，社会消々品巧售总巧，靑光眼诊断，ＶＷ关巧词多任务学习论文答辩日巧２０１６年５月１５日＊论文类型应用研究学位论文评闽及答辩委员会请况姓名职称工作单位学科专长指导教师徐永利副教授北京化工大学统计学习理论评阀人１盲评评巧人２盲评评巧人３畜评答辩委员会主巧杨国孝教授北京理工大学应用数学答辩委员１许兰喜教授北京化工大学化分方程答辩委员２杨丰巧教授化京

5、化工大学最优化巧论与应用答辩委员３姜广峰教授北京化工大学奇点理论及其应用答辩委员４崔丽鸿教授北京化工大学小波分析答辩委员５袁文燕副教授北京化工大学最优化巧论答辩委员６李患强割教巧化京化工大学非参数佑计答辩委员７—＿答辩委员８一：：１２．３．．注．论文类巧．基础研究应巧研充开发巧究４其它二．中困分类卞在《中国田书資料分美法》奎巧．王３７４５－．学科分芙号在中华人民共和巧国家标々（班／Ｔ１９）《学科分类与代４》中奎却，四．论文编号由单位

6、代４和年份及学号的后四位組成。ｍ面向函数型数据分析的机器学习Ｋ法研究与应用巧要函数型数据是机器学习中的一类重要的数据类型。本文研究基于函数型数据的机器学习算法，针对经济数据和医学数据提出了特征提取和预测的新的方法，针对多任务学习问题提出了多任务最小二乘正则化回归算法。本文所提算法在测试数据集上取得了优良的预测性能，并且为基于函数型数据的机器学习算法的设计提供了新的思路。９＂＂社会消费品零售总额是国民经济中的一项重要经济指标。本８４－２０文基于我国在１９１０年间的该项数

7、据，设计了其长期趋势和季节性波动的特征提取方法。利用基于主微分分析的正则化回归迭代算法一个低频函数和一个高，将社会消费品零售总额的离散数据拟合成一频函数之和。其中，低频画数体现了这数据的长期变化趋势高频；一一步函数体现了这数据的年内季节性变化特点。进，在特征提取的基础上，本文提出了基于长期趋势和季节性趋势的预测方法，并将二者预测之和作为最终预测，。在长期趋势的预测上采用了平衡长期线性趋势与局部导数信息的方法；在季节性趋势的预测上，设计了前期季节性规律的加权算法。本文设计的预测方法在真

8、实数据上取得了很好‘的短期预测结果。一。青光眼是种严重的眼科疾病，早期诊断困难本文提出了基于眼底照的特征提取和青光眼预测方法。本文将眼底照中的视杯视盘轮Ｉ北京化工大学硕±毕化论文廓线转化为能够反映局部杯盘比的连续曲线一。进步，基于这条曲线，借鉴医生的先验知识。，提出了垂直杯盘比和ＩＳＮＴ评分两项评价指标基于这两项指标。在