過程支持向量機(jī)模型及信息變換機(jī)制研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、支持向量機(jī)(SVM,Support Vector Machines)是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,具有理論完備、全局優(yōu)化、泛化性能好、算法復(fù)雜度與特征空間維數(shù)無關(guān)等優(yōu)點(diǎn),在非時(shí)變系統(tǒng)模式判別和擬合中具有良好的應(yīng)用效果.針對現(xiàn)有的支持向量機(jī)方法在解決時(shí)變系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模式分類和非線性回歸等問題時(shí)的不適應(yīng)性,論文提出了輸入可為時(shí)變函數(shù)的過程支持向量機(jī)(PSVM,Process Support Vector Machines

2、)模型.具有過程式輸入的過程支持向量機(jī)是更一般化的支持向量機(jī)模型,它放寬了傳統(tǒng)支持向量機(jī)對輸入的同步瞬時(shí)限制,拓寬了支持向量機(jī)的應(yīng)用領(lǐng)域,很多實(shí)際應(yīng)用可歸結(jié)為此問題.因此,研究過程支持向量機(jī)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、核函數(shù)信息變換機(jī)制及學(xué)習(xí)算法等,在時(shí)變系統(tǒng)的過程信號模式識別、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)建模以及函數(shù)擬合等方面具有重要意義.論文概括性的介紹了傳統(tǒng)支持向量機(jī)的理論背景、基本思想及學(xué)習(xí)算法等,在此基礎(chǔ)上對過程支持向量機(jī)的映射機(jī)制、核函數(shù)性質(zhì)進(jìn)行了分析,提

3、出了基于正交基函數(shù)展開的過程支持向量機(jī)和基于核變換的過程支持向量機(jī),并對其模型、學(xué)習(xí)算法等相關(guān)問題進(jìn)行了研究.基于正交基函數(shù)展開的過程支持向量機(jī)利用函數(shù)空間與高維向量空間的同構(gòu)原理,在同構(gòu)映射下,把時(shí)變函數(shù)空間的信號分類問題轉(zhuǎn)換為高維實(shí)向量空間的模式分類問題,借助傳統(tǒng)支持向量機(jī)方法,有效解決了時(shí)變函數(shù)模式識別問題;基于核變換的過程支持向量機(jī)由于采用了新的過程核函數(shù),能夠有效處理系統(tǒng)輸入的過程信號或時(shí)變函數(shù),并且它與三層前饋過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)

4、具有等價(jià)性.油田開發(fā)中油水層判別實(shí)驗(yàn)證明了基于核變換的過程支持向量機(jī)比基于正交基函數(shù)展開的過程支持向量機(jī)具有更好的動(dòng)態(tài)模式分類能力.最后,論文將用于求解模式識別任務(wù)的過程支持向量機(jī)擴(kuò)展到回歸分析問題中,提出了基于ε-不敏感損失函數(shù)的過程支持向量回歸機(jī)(PSVR,Process Support Vector Regression),構(gòu)建了基于GASA混合策略的參數(shù)優(yōu)化選擇方法,并將其用于時(shí)間序列預(yù)測中,從泛函分析的角度出發(fā),把時(shí)間序列預(yù)測

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