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GEP及SVM融合的分类技术研究

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【英文题名】	Classification Technology of GEP and SVM Integration
【作者】	王文栋;
【导师】	钟智; 元昌安;
【学位授予单位】	广西师范学院;
【学科专业名称】	计算机应用技术
【学位年度】	2010
【论文级别】	硕士
【网络出版投稿人】	广西师范学院
【网络出版投稿时间】	2011-01-06
【关键词】	支持向量机; 基因表达式编程; 特征选择; 参数优化;
【英文关键词】	support vector machines; gene expression programming; feature selection; parameter optimization;
【中文摘要】	分类是数据挖掘领域中一个重要的研究点,作为对数据进行分析与研究的一个重要手段深受该领域学者的关注,并被应用到现实社会的各个领域。支持向量机是分类的一项新技术,由Vapnik领导的AT&T实验小组于上世纪九十年代中期提出。它是在统计学习理论的VC维理论与结构风险最小原理的基础上提出的。但是,由于现实分类任务中收集到的数据往往含有冗余和不相关特征,使分类的精度受到了影响。支持向量机作为目前分类的有效工具,同样也需要在分类之前进行数据的预处理,去除冗余特征和不相关特征;此外,目前,支持向量机还在惩罚参数C与核参数的确定上还没理论的方法,使得在实际应用中分类的效果没有得到最优。虽然上述两个问题已有不少学者进行了研究,也取得了有效的成绩,但目前还没有形成公认的方法。本文引入了基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)作为特征选择和支持向量机参数优化的工具,取得了较好的效果。本文所做主要工作: 1、对于特征选择问题,指出遗传算法编码方案的不足,提出了GEP算法的编码方案;在借鉴遗传算法进化策略的基础上,根据GEP编码方案的特点形成...
【英文摘要】	The field of data mining classification is an important research podata analysis and research an important means of popular attention of SCfield，and was applied to all areas of social reality．Support Vector Machine is a newtechnology category,led by the AT&T vapnik experiment group in the last centurythe mid-nineties. It is the theory of statistical learning theory of VC distructural risk minimization based on the principle of．Howeverclassification task in the data collected offen contain redundant ...
【更新日期】	2011-04-20

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