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支持向量机算法的研究及其应用

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【英文题名】	Support Vector Machine and Its Applications
【作者】	范昕炜;
【导师】	吴铁军; 杜树新;
【学位授予单位】	浙江大学;
【学科专业名称】	模式识别与智能系统
【学位年度】	2003
【论文级别】	博士
【网络出版投稿人】	浙江大学
【网络出版投稿时间】	2003-07-28
【关键词】	支持向量机; 变形公式; 加权; 类别差异; 分类精度; 超球面支持向量机算法; 污水处理过程;
【英文关键词】	Support vector machine; variant formulations; uneven class sizes; weight; classification accuracy; hypersphere support vector machine algorithm; wastewater treatment process;
【中文摘要】	作为结构风险最小化准则的具体实现，支持向量机方法具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点，近几年得到了广泛的研究。本文仔细研究了支持向量机理论，并针对目前一些支持向量机算法存在的缺陷，分析了产生的原因，提出了两种新的支持向量机算法。针对支持向量机算法难以处理大规模数据的问题，提出了两种新的支持向量机分类方法。并就多类别分类问题等方面开展了初步的理论研究。本文主要工作包括： (1)讨论了支持向量机理论中各种变形的支持向量机算法，对常规支持向量机公式进行变形的算法主要有C-SVM系列、ν-SVM系列、One-class SVM、RSVM、WSVM和LS-SVM等算法，通过增加函数项、变量或系数等方法使公式变形，产生出各种有某一方面优势或者一定应用范围的算法。通过比较它们各自的优缺点等情况，为提出新的支持向量机算法做了理论准备。 (2)介绍了超球面支持向量机算法的思想，以及超球面和超平面的区别。研究了目前超球面支持向量机算法，它们的目标函数中缺少了使分类间隔尽量大这个条件，而这个条件是统计学习理论中结构风险最...
【英文摘要】	In this dissertation, some problems of support vector machine algorithms are analyzed. To solve the problem of uneven size of classes and other problems, two new support vector machine algorithms and two new classification methods are showed. The main research in this paper can be classed as follows: (1) An overview on a variety of classification algorithms for support vector machine (SVM) is given. Some algorithms such as v-SVM, One-class SVM, RSVM, weighted SVM and LS-SV...

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