隨著信息時(shí)代的飛速發(fā)展,各種數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式的增長態(tài)勢。同時(shí),數(shù)據(jù)形式也變得復(fù)雜且多樣,給以機(jī)器學(xué)習(xí)為核心技術(shù)的數(shù)據(jù)挖掘帶來了極大的挑戰(zhàn)。其中,數(shù)據(jù)的海量性和數(shù)據(jù)的非平衡性是數(shù)據(jù)的兩類重要特性。大規(guī)模數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量特別大或數(shù)據(jù)類別特別多的特點(diǎn),這導(dǎo)致傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)需要消耗大量的時(shí)間,效率低下,特別是在資源受限的情況下。非平衡數(shù)據(jù)主要表現(xiàn)為樣本數(shù)量的顯著不平衡性。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型無法高效地區(qū)分少數(shù)類樣本,甚至無法識別少數(shù)類樣本。目前,針對數(shù)據(jù)的大規(guī)模性和非平衡性,許多學(xué)者已經(jīng)提出了一些相關(guān)的解決方法,但仍然存在一定的局限。一是大規(guī)模數(shù)據(jù)分類的時(shí)間消耗仍然較大;二是非平衡數(shù)據(jù)分類的綜合性能較差,即少數(shù)類樣本的分類準(zhǔn)確率較低,且會(huì)影響多數(shù)類樣本的分類準(zhǔn)確率。因此,對于大規(guī)模非平衡數(shù)據(jù)的建模方法研究仍具有重要的應(yīng)用價(jià)值。本文以支持向量機(jī)模型（Support Vector Machine,SVM）為基礎(chǔ)學(xué)習(xí)模型,結(jié)合動(dòng)態(tài)粒度劃分方法,分別對大規(guī)模數(shù)據(jù)和非平衡數(shù)據(jù)的建模開展研究,主要工作包括以下內(nèi)容。（1）對于大規(guī)模數(shù)據(jù)分類問題,提出一種采用劃分融合雙向控制的粒度支持向量機(jī)方... 

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文的主要內(nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第二章 背景知識
    2.1 支持向量機(jī)
    2.2 粒度支持向量機(jī)
    2.3 SMOTE過采樣方法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 采用劃分融合雙向控制的粒度支持向量機(jī)
    3.1 DFSVM算法
        3.1.1 DFSVM算法原理
        3.1.2 DFSVM算法步驟
    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及數(shù)據(jù)
        3.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.3 本章小結(jié)
第四章 結(jié)合SMOTE采樣的非平衡粒度支持向量機(jī)
    4.1 CSGSVM算法
        4.1.1 CSGSVM算法原理
        4.1.2 CSGSVM算法步驟
    4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.2.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及數(shù)據(jù)
        4.2.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間取得的研究成果
致謝
個(gè)人簡況及聯(lián)系方式


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]動(dòng)態(tài)粒度支持向量回歸機(jī)[J]. 郭虎升,王文劍.  軟件學(xué)報(bào). 2013(11)
[3]聚類邊界過采樣不平衡數(shù)據(jù)分類方法[J]. 樓曉俊,孫雨軒,劉海濤.  浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2013(06)
[4]粒度支持向量機(jī)學(xué)習(xí)模型[J]. 王文劍,郭虎升.  山西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2009(04)



本文編號：3670948