本文關(guān)鍵詞：模糊孿生支持向量機(jī)的改進(jìn)及其求解方法研究

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【摘要】：支持向量機(jī)是在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法,其理論基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理。目前,研究人員對(duì)支持向量機(jī)進(jìn)行了廣泛的研究,并且提出了許多改進(jìn)算法,比如模糊支持向量機(jī)、孿生支持向量機(jī)和模糊孿生支持向量機(jī),這些方法不僅提高了算法的正確率,而且也減少了運(yùn)行時(shí)間。為了進(jìn)一步提高支持向量機(jī)的性能,本文對(duì)模糊孿生支持向量機(jī)進(jìn)行了研究,提出了一種改進(jìn)的模糊孿生支持向量機(jī),即模糊孿生有界支持向量機(jī),同時(shí)對(duì)模糊孿生有界支持向量機(jī)中的拉格朗日乘子的求解方法進(jìn)行了研究。具體研究工作包括如下內(nèi)容:1.提出了一種模糊孿生支持向量機(jī)的改進(jìn)算法,即模糊孿生有界支持向量機(jī)。通過深入研究模糊支持向量機(jī)、孿生支持向量機(jī)和模糊孿生支持向量機(jī),進(jìn)一步秉承結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理,在模糊孿生支持向量機(jī)基礎(chǔ)上對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn),提出了模糊孿生有界支持向量機(jī),該方法不僅考慮了支持向量機(jī)的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn),而且考慮了樣本的重要性和噪聲對(duì)超平面的影響,并且在分類正確率方面優(yōu)于模糊孿生支持向量機(jī)FTSVM。2.提出了模糊孿生有界支持向量機(jī)與模糊孿生支持向量機(jī)中拉格朗日乘子的迭代求解方法。為了獲得模糊孿生支持向量機(jī)和模糊孿生有界支持向量機(jī),通常采用求解一個(gè)凸二次規(guī)劃問題來獲得拉格朗日乘子,對(duì)于此種方法的求解,其計(jì)算時(shí)間較長,代價(jià)較高。為了進(jìn)一步提高模糊孿生有界支持向量機(jī)與模糊孿生支持向量機(jī)的性能,本文采用逐次超松弛迭代方法求解模糊孿生支持向量機(jī)和模糊孿生有界支持向量機(jī)中的拉格朗日乘子,獲得了求解拉格朗日乘子的迭代公式,表明了逐次超松弛迭代方法的收斂性。3.實(shí)驗(yàn)研究了模糊孿生有界支持向量機(jī)與使用逐次超松弛方法求解拉格朗日乘子的支持向量機(jī)的性能。通過選取UCI數(shù)據(jù)庫中的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集,利用十重交叉驗(yàn)證方法研究了模糊孿生有界支持向量機(jī)和模糊孿生支持向量機(jī)的性能,且分別與使用傳統(tǒng)求解拉格朗日乘子的支持向量機(jī)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比較。
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP181
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本文編號(hào)：1164297