支撐向量機(jī)數(shù)據(jù)分類方法.pdf

1、本文系統(tǒng)地對支撐向量機(jī)(SVM)進(jìn)行了研究討論．主要貢獻(xiàn)可歸納如下： 首先，簡要介紹了由于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和它在機(jī)器學(xué)習(xí)上的缺陷，導(dǎo)致支撐向量機(jī)的誕生；并提出了研究和應(yīng)用支撐向量機(jī)的必要性和重要性以及現(xiàn)有支撐向量機(jī)的研究成果和存在的不足． 接下來，探討了支撐向量機(jī)理論基礎(chǔ)，主要介紹了支撐向量機(jī)概念和一般的較為通用的求解算法，而且也給出了這種算法的數(shù)值試驗，同時也體現(xiàn)出了該方法的缺陷和需要改進(jìn)的地方，為以后的支撐向量機(jī)方

2、法的改進(jìn)提供了理論基礎(chǔ)． 其次，介紹了支撐向量機(jī)的光滑技術(shù)，也是本文要介紹的重點內(nèi)容．主要是從支撐向量機(jī)模型的非光滑性方面考慮，沿著前幾位工作者的研究方法又提出了一種新的多項式光滑函數(shù)，從而提出了SSSVM方法，同時通過具體的數(shù)據(jù)試驗證明了此方法與其它幾種方法相比的優(yōu)勢所在． 最后，根據(jù)線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)點的結(jié)構(gòu)特點并運用了幾何學(xué)中的球結(jié)構(gòu)模型及支撐向量機(jī)中的核函數(shù)方法對支撐向量機(jī)進(jìn)行研究，從而對線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分類，產(chǎn)生