【英文题名】
Support Vector Machine and Its Applications
【作者】
王书舟 ;
【导师】
伞冶 ;
【学位授予单位】
哈尔滨工业大学 ;
【学科专业名称】
控制科学与工程
【学位年度】
2009
【论文级别】
博士
【网络出版投稿人】
哈尔滨工业大学
【网络出版投稿时间】
2010-01-27
【基金】
国家自然科学;
【关键词】
支持向量机 ;
小波核函数 ;
序列最小优化 ;
在线算法 ;
直升机仿真模型 ;
【英文关键词】
Support Vector Machines ;
Wavelet Kernel Function ;
Sequential Minimal Optimization ;
Online Algorithms ;
Simulation model of Helicopter ;
【中文摘要】
统计学习理论是针对小样本情况下的机器学习理论,其核心思想是通过控制学习机器的复杂度,实现对学习机器推广能力的控制。在这一理论基础上发展起来的支持向量机(SVM)是一种新的通用机器学习方法,它较以往方法表现出很多理论和实践上的优势,较好地解决了小样本、非线性、高维和局部极小等问题,在模式识别、回归估计等很多领域都得到了广泛的应用。回归SVM是分类SVM用于解决回归问题的推广形式。本文对回归SVM的核函数构造、参数选择和训练算法进行研究,并利用SVM建立直升机的仿真模型,研究内容主要包括以下几个方面:
首先,对SVM核函数的构造和参数选择进行了研究。目前常用的核函数通过平移不能生成平方可积空间一组完备的基,因此SVM不能以任意精度逼近这个空间的任意非线性函数。针对这个问题,利用Marr小波构造了一种小波核函数,对其存在性进行了证明,并采用改进的混沌粒子群优化算法对SVM的参数进行选择。仿真结果表明,利用这种核函数构造的小波SVM,比利用高斯核函数构造的SVM具有更高的收敛精度。
其次,对训练SVM的序列最小优化算进行了研究。序列最小优化算法一般采用KKT条件作为停机准则,这种停机准则在迭代优化的后...
【英文摘要】
Statistical Learning Theory focuses on the machine learning theory for small samples. The main idea of the theory is to control the generalization ability of learning machine by controlling the complexity of its models. Support Vector Machine (SVM) is a new general machine learning algorithm developed from Statistical Learning Theory. It mostly outperformed traditional methods in theory and practice. SVM solved the problems such as small samples, high dimensions, nonlinear and local minimum problem. It has ...
【更新日期】
2010-06-12
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