【摘要】： 分類是人們認識一切事物的墓礎,許多優(yōu)秀的學習算法都是以分類為基礎發(fā)展起來的,如神經(jīng)網(wǎng)絡等.目前能用于模式分類的方法很多,傳統(tǒng)的方法有Bayesian方法、距離判別法、Fisher判別法等.現(xiàn)代的方法如模糊分類、粗糙分類、以及神經(jīng)網(wǎng)絡分類等,還有剛剛興起的支持向量機分類方法. 支持向量機理論是一種專門的小樣本理論,它避免了人工神經(jīng)網(wǎng)絡等方法的網(wǎng)絡結(jié)構難于確定、過學習和欠學習以及局部極小等問題,被認為是目前針對小樣本的分類、回歸等問題的最佳理論,基于這一理論近年提出的支持向量機(Support Vector Machines簡稱SVM)方法,為解決非線性問題提供了一個新思路. 本文首先回顧了前人對支持向量機理論所做的成果,在前人工作的基礎上介紹了在二次規(guī)劃框架下的支持向量機分類算法和回歸算法以及在線性規(guī)劃下的支持向量機分類算法,進而對支持向量機理論做了擴展研究,證明了在非線性情況下支持向量機分類算法和回歸算法的等價性.然后,我們運用支持向量機原理研究了上市公司財務危機問題,建立了基于支持向量機的上市公司財務預警模型,并利用部分上市公司的財務數(shù)據(jù)對財務危機問題做了實證分析,結(jié)果表明支持向量機方法優(yōu)于神經(jīng)網(wǎng)絡等其它方法.
【學位授予單位】：新疆大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：F830.9;O234

【共引文獻】

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8 路子，

本文編號：2663359