支持向量機(jī)算法的若干問(wèn)題研究.pdf_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩109頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、支持向量機(jī)還是一門(mén)嶄新的技術(shù).無(wú)論是理論上還是實(shí)際應(yīng)用中,都有許多問(wèn)題亟待解決,如訓(xùn)練算法速度慢、參數(shù)值的選取等.論文針對(duì)以上問(wèn)題,主要對(duì)支持向量機(jī)算法進(jìn)行了研究.首先,介紹了論文的研究背景、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的發(fā)展和支持向量機(jī)的研究進(jìn)展及論文的主要內(nèi)容.并對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)做了簡(jiǎn)單的介紹,如VC維、結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則、學(xué)習(xí)過(guò)程的一致性等.在此基礎(chǔ)上,論文討論了線(xiàn)性回歸方法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于解耦控制的缺陷.提出了一種分別基于KRR和SVR

2、方法的開(kāi)環(huán)解耦控制策略,從理論上分析了KRR與SVR用于函數(shù)回歸估計(jì)的差異.并從實(shí)驗(yàn)上與采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解耦控制系統(tǒng)進(jìn)行了對(duì)比.參數(shù)選擇是影響支持向量機(jī)實(shí)用性能的重要因素.以往的參數(shù)調(diào)整算法大都是建立在直接對(duì)整個(gè)參數(shù)空間進(jìn)行搜索的基礎(chǔ)上.當(dāng)可調(diào)參數(shù)個(gè)數(shù)超過(guò)2個(gè)時(shí),算法往往變得不可行.本文在分析現(xiàn)有參數(shù)調(diào)整方法的基礎(chǔ)之上,提出了一種基于懲罰函數(shù)的有約束的參數(shù)調(diào)整算法,并主要應(yīng)用于RBF核參數(shù)調(diào)整.仿真實(shí)驗(yàn)表明,該算法能夠有效地調(diào)整支持向量機(jī)

3、的參數(shù),提高支持向量機(jī)的泛化性能,有利于支持向量機(jī)的廣泛應(yīng)用.支持向量回歸算法是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論中的重要組成部分.本文對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論提供的支撐向量回歸算法以及正則化方法進(jìn)行了研究.支持向量回歸訓(xùn)練算法需要解決在大規(guī)模樣本條件下的凸二次規(guī)劃問(wèn)題.盡管此種優(yōu)化算法的機(jī)理已經(jīng)有了較為明確的認(rèn)識(shí),但已有的支持向量回歸訓(xùn)練算法仍較為復(fù)雜且收斂速度較慢.為解決這些問(wèn)題,論文首先引入在SVR的目標(biāo)函數(shù)中引入閾值量b<'2>/2,使其對(duì)偶問(wèn)題中不含有等式約

4、束條件.并采用擴(kuò)展方法使之與支撐向量機(jī)分類(lèi)算法具有相似的數(shù)學(xué)形式,最后在此基礎(chǔ)上提出了一種簡(jiǎn)化SOR算法.與現(xiàn)有的由Smola設(shè)計(jì)的SMO方法相比,簡(jiǎn)化算法的數(shù)學(xué)形式簡(jiǎn)潔,在不增加算法空間和時(shí)間復(fù)雜度的前提下避免了大量繁復(fù)的判別條件,較大幅度地簡(jiǎn)化了算法實(shí)現(xiàn),有利于SVR的廣泛使用.先驗(yàn)知識(shí)在處理分類(lèi)問(wèn)題時(shí)起著十分重要的作用.正確考慮先驗(yàn)知識(shí),能夠幫助選擇合適的分類(lèi)器,降低分類(lèi)誤差.在實(shí)際中,數(shù)據(jù)的分布往往符合空間中某一特定形狀.基于距

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論