本文選題：海量信息 + 數(shù)據(jù)定位　； 參考：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2017年16期

【摘要】：海量信息中的模糊數(shù)據(jù)具有特征不確定性和發(fā)散性,對其準(zhǔn)確定位的難度較大,因此提出基于支持向量機(jī)二次規(guī)劃的海量信息中模糊數(shù)據(jù)定位數(shù)學(xué)模型設(shè)計(jì)方法。在凸空間內(nèi)構(gòu)造模糊數(shù)據(jù)定位的高階線性微分方程,求得模糊數(shù)據(jù)定位的極大線性無關(guān)組,采用支持向量機(jī)模型求得數(shù)據(jù)定位的聚類中心,以聚類中心的鄰域數(shù)據(jù)集為訓(xùn)練模板集,通過凸組合二次規(guī)劃方法進(jìn)行Lyapunove泛函,實(shí)現(xiàn)模糊數(shù)據(jù)定位。數(shù)據(jù)測試結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行數(shù)據(jù)定位的精度較高,收斂性較好。
[Abstract]:Fuzzy data in mass information is characterized by uncertainty and divergence, so it is difficult to locate it accurately. Therefore, a mathematical model design method of fuzzy data location in mass information based on quadratic programming of support vector machine (SVM) is proposed.The higher order linear differential equation of fuzzy data location is constructed in convex space, the maximal linear independent group of fuzzy data location is obtained, and the clustering center of data location is obtained by using support vector machine model.Taking the neighborhood data set of clustering center as the training template set, the fuzzy data location is realized by using convex combinatorial quadratic programming method to carry out Lyapunove functional.The data test results show that the accuracy of the method is high and the convergence is good.
【作者單位】： 黃河科技學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金研究項(xiàng)目(31501552)
【分類號】：O159;TP311.13

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本文編號：1762664