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支持向量机分类与回归方法研究

doi:
10.7666/d.y643698
该文以支持向量机理论为基础,对分类与回归的基本方法及其应用进行了系统的研究.全文共分七章,具体内容如下.第一章综述了分类与回归的基本方法,包括贝叶斯方法、神经网络方法和支持向量机方法等.第二章介绍了支持向量机一类分类、二值分类以及回归算法,并在一类分类的基础上,提出一种多值分类算法.第三章首先总结归纳了线性规划下的支持向量机方法.其次,在基于线性规划的支持向量机算法基础上,提出几种新的回归模型,所给模型不但简化了原模型的复杂结构,而且仍能保持良好的预测性能.最后,提出一种基于线性规划的多值分类算法和它的分解形式,该方法不但简单易行,而且仍能保持良好的分类精度.第四章对支持巍峨量机回归模型进行了一些扩展研究,具体内容分四部分:一、提出一种单参数约束下的回归模型,并证明了该模型与标准回归模型的等价性;二、针对实际回归问题中经常出现异方差性,提出一种加权支持向量回归算法.仿真实验表明,当数据中存在异方差性时,所给方法的预测结果更接近真实值;三、针对支持向量回归模型中只有点输出而没有概率输出这一缺点,根据局部预测思想,在回归模型中定义了一种预测信任度的概念,从而为预测值提供了一个可信度评判.第五章对异常值检测进行了探讨.利用支持向量回归算法中结构风险函数较好的平滑性以及KKT条件,提出一种回归中的异常值检测方法.另外,结合一类分类方法和相空间重构理论,提出一种时间序列中的异常值检测方法.第六章讨论了支持向量机与神经网络之间的关系,同时将支持向量回归的各种版本及RBF网络应用于混沌时间序列预测中,并通过加入不同水平的噪声来比较分析它们的预测性能.第七章总结全文并对今后研究工作提出展望.
作者 孙德山
学科专业 概率论与数理统计
授予学位 博士
学位授予单位 中南大学
导师姓名 吴今培
学位年度 2004
研究方向
语 种 chi
分类号 O212.1 TP181
关键词 支持向量机 知识脉络 结构风险最小化原则 知识脉络 核函数 知识脉络 分类 知识脉络 回归 知识脉络
机标分类号
基金项目
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