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半监督支持向量机学习算法研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Research on Semi-supervised Support Vector Machine Learning Algorithsm
【作者】 赵莹;
【导师】 张健沛;
【学位授予单位】 哈尔滨工程大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2010
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 哈尔滨工程大学
【网络出版投稿时间】 2011-01-20
【关键词】 半监督学习; 统计学习理论; 支持向量机; 分枝定界法; 支持向量数据域描述; 多分类;
【英文关键词】 Semi-supervised Learning; Statistical Learning Theory; Support Vector Machines; Branch-and-Bound; Support Vector Data Description; Multi-classification;
【中文摘要】 支持向量机是Vapnik等在统计学习理论基础上发展起来的针对小样本的新型机器学习方法。该方法由于具有较强的泛化能力、方便对高维数据操作而得到了日益广泛的研究和应用。传统的基于监督学习的分类方法,虽然能够有效地解决各种实际问题,但是需要手工对大量样本进行标记以获取足够的训练样本,代价高,效率低。因此,根据实际需要研究人员又提出了基于半监督学习的分类方法。这类方法能够自动(或半自动)地对有标签样本和无标签样本的混合样本集进行数据分类,在提高效率的同时扩大了算法的适用范围。然而,半监督支持向量机学习是机器学习领域中相对比较新的理论,它在很多方面尚不成熟、不完善,需要进一步地研究和改进。本文主要从半监督支持向量机两分类学习算法、基准学习算法以及多分类学习算法三方面对半监督支持向量机学习算法展开研究,充分发挥半监督支持向量机的优势和潜力。 首先,针对半监督支持向量机学习算法训练时间代价大的问题,提出最小二乘支持向量机半监督学习算法。在迭代过程中以最小二乘支持向量机为学习模型,充分利用和发挥最小二乘支持向量机学习算法训练速度快、效率高等优点提高半监督支持向量机算法的训练速度。然后,采用区域标注法对无标签样本进行迭...
【英文摘要】 Support vector machine as a novel machine learning method aimed at small samples is developed by Vapnik and others in the basis of statistical learning theory. Support vector machines are widely researched and applied for its advantage of strong generalization ability and convenient for high dimension data operation recently. Even though, the traditional classify methods based on the supervised learning can resolve many actual problems effectively, it have to label mass unlabeled data in order to get enough...
【更新日期】 2011-04-22

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