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1、支持向量機(jī)(SupportVectorMachines,簡稱SVMs)是模式識別領(lǐng)域的新方法,是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的,是主要用于解決分類問題和回歸問題的新工具,它已經(jīng)在很多領(lǐng)域有了廣泛的應(yīng)用,如:人臉識別,心臟病診斷,經(jīng)濟(jì)預(yù)測等.本文就支持向量機(jī)的算法模型及其應(yīng)用展開討論. 本文的主要研究工作如下:1.核函數(shù)中的參數(shù)選擇是支持向量機(jī)中的一個很重要的問題,它直接影響模型的推廣能力.通過最速下降法求L00上界的極小點(diǎn)來確定核參數(shù)是一種
2、新的核參數(shù)選擇方法,但此方法易陷入局部最優(yōu)解.本文提出一種基于混合遺傳算法求解L00上界極小點(diǎn)的核參數(shù)選擇方法.實(shí)驗(yàn)證明,通過該方法選擇出來的核參數(shù)能夠提高分類精度,具有實(shí)用性. 2.針對多分類問題提出了兩種新的支持向量機(jī)多分類模型(K-LSVCR和μ-K-LSVCR). 3.首次將支持向量機(jī)方法應(yīng)用到高爐煤氣的模式識別問題,針對十字測溫儀得到的數(shù)據(jù)并結(jié)合專家所給的意見,我們采取了先將數(shù)據(jù)聚類在進(jìn)行分類的策略,通過數(shù)值實(shí)
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