2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩107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、稀疏學(xué)習(xí)是一種有效處理冗余問(wèn)題的方法。目前,稀疏優(yōu)化方法已廣泛應(yīng)用于信號(hào)壓縮感知、圖像處理等實(shí)際問(wèn)題中,其理論和算法都在快速發(fā)展中。由于大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題往往具有冗余和稀疏的特點(diǎn),因此稀疏優(yōu)化是處理大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘問(wèn)題的上佳之選。而支持向量機(jī)作為通用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,具有堅(jiān)實(shí)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ),實(shí)際應(yīng)用效果好,使用方便,模型參數(shù)較少,在圖像、視頻、聲音、文本等不同領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。國(guó)內(nèi)外關(guān)于大規(guī)模稀疏支持向量機(jī)的理論研究和方法并不成熟,

2、缺乏理論基礎(chǔ)和模型算法,尚處于初始階段。比如:1)稀疏模型的有效性檢驗(yàn)指標(biāo),即如何度量模型的稀疏程度以及稀疏效果的好壞問(wèn)題等;2)大規(guī)模問(wèn)題的稀疏模型缺乏統(tǒng)一的理論基礎(chǔ);3)大規(guī)模問(wèn)題的稀疏優(yōu)化模型求解問(wèn)題;4)拓展研究比較少,對(duì)其拓展有較大空間。擬從最優(yōu)化的角度對(duì)上述多方面進(jìn)行系統(tǒng)研究。
  本文共分七章,組織結(jié)構(gòu)如下:
  第一章為引言部分,介紹本文的研究背景、研究意義、研究對(duì)象和主要工作概述。
  第二章詳細(xì)介紹

3、與本文研究?jī)?nèi)容密切相關(guān)的算法,包括標(biāo)準(zhǔn)的支持向量機(jī)(SVM)、最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)、基于Ramp損失函數(shù)的支持向量機(jī)(RSVM)、雙子支持向量機(jī)(TWSVM)、非平行支持向量機(jī)(NPSVM),并比較分析了他們的優(yōu)缺點(diǎn)。由于NPSVM具有更好的推廣能力,后面的研究?jī)?nèi)容則重點(diǎn)圍繞NPSVM展開,一方面從理論上探索其統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ),另一方面從方法上構(gòu)建更稀疏的、能處理大規(guī)模問(wèn)題的NPSVM模型和算法。
  第三章針對(duì)分類問(wèn)

4、題,提出一個(gè)具有稀疏性和魯棒性的非平行超平面分類機(jī)-基于Ramp損失函數(shù)的非平行超平面SVM(RNPSVM)。RNPSVM在訓(xùn)練階段可以處理含有噪音和異常點(diǎn)的數(shù)據(jù),并含有較少的支持向量,從而增加了模型的稀疏程度,具有更好的推廣能力。針對(duì)該模型中非凸優(yōu)化問(wèn)題的求解,引入了有效的CCCP策略。進(jìn)一步,對(duì)該模型的稀疏性、復(fù)雜度、初始化等進(jìn)行了理論分析,大量的數(shù)值實(shí)驗(yàn)也驗(yàn)證了該模型的有效性。
  第四章從U-SVM的角度構(gòu)建了NPSVM的

5、結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原則,給出了其相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論解釋。之后從提升計(jì)算效率的角度出發(fā),分別給出了基于線性規(guī)劃形式的NPSVM和基于線性規(guī)劃形式的RNPSVM,為NPSVM方法處理更大規(guī)模的問(wèn)題提供了可選擇的模型。
  第五章首先討論了LSTWSVM和LSSVM的關(guān)系,證明LSSVM是LSTWSVM的退化情況。進(jìn)一步,基于LSSVM,提出了一個(gè)新的稀疏和魯棒的最小二乘支持向量機(jī)RLSSVM。在原有稀疏模型ε-LSSVM基礎(chǔ)上,構(gòu)建并引入

6、了一個(gè)新的基于ε-不敏感損失函數(shù)的Ramp損失函數(shù),新模型可以有效地對(duì)噪音抗干擾,并且具有更好的稀疏性。引入了CCCP策略來(lái)求解該模型中非凸優(yōu)化問(wèn)題,不同數(shù)據(jù)集上的數(shù)值實(shí)驗(yàn)證明了RLSSVM的有效性。
  第六章基于前面的NPSVM和RNPSVM,提出針對(duì)大規(guī)模線性分類問(wèn)題的交替方向乘子法(ADMM),ADMM是目前處理大規(guī)模問(wèn)題的有效優(yōu)化算法。通過(guò)將NPSVM和RNPSVM中的優(yōu)化問(wèn)題構(gòu)造為ADMM可以求解的形式,實(shí)現(xiàn)了ADMM

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)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(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