基于脉冲核的支持向量机研究与应用（可复制毕业论文）.pdf

摘要业中。作为新生代的数据挖掘技术——支持向量机不足,围绕核心算法展开的理论和应用的深入研究仍在继续。通过改进训练算法、提出出了一种基于浠坏暮撕乖旆椒ā>砺壑っ鳎擞酶梅椒ü乖斓暮撕提供了一种新途径,同时也为信贷机构的信贷发放提供了决策依据。关键词:支持向量机;浠唬宦龀搴耍晃老蛄浚桓鋈诵庞闷拦数据挖掘作为信息管理领域的一个重要研究课题,其技术已经胺旱赜τ玫胶芏嘈虺芐是在世纪年代提出的。由于依据结构风险最小化原则,虾玫亟饩隽诵⊙本、非线性、商维学习问题,成为了当前数据挖掘领域和机器学习界的研究热点。虽然目前已经形成了一套完整的理论框架,但是诖硪恍┦导饰侍馐保湫阅苋韵全新算法、核函数构造和参数选择等途径的研究,以进一步提高耐乒阈阅芎脱习速度。本文在介绍了南喙鼗≈J吨螅怨乖炻鉓跫暮撕:诵模对男阅茏隽艘恍┭芯亢吞教郑饕9ぷ靼ǎ攵阅壳翱晒㏒选择的核较少的情况,借助于浠恢J叮数同样满足条件,可以作为核应用于难肮獭M币谰莞梅椒ǎ了一个构造实例。以脉冲函数为基础,构造了脉冲核并对其参数性质作了简要探讨。通过曜际菁氖笛椋砻髟诒Vね乒隳芰静槐涞那疤嵯拢诼龀搴说腟训练得到的支持向量数普遍少于基于说腟的训练结果。淙灰谰萋龀搴说腟训练得到支持向景集容量较小,这在一定程度上提高了预测阶段的效率,但是针对规模较大的问题,源嬖谘八俣认陆档娜钡悖虼本文提出了一种基于卫向量的简化惴P停诒Vぴげ饩沸缘那疤嵯拢步对惴ń辛烁慕沟酶慕蟮腟更适合求解大规模问题。捎诮晗研糯纳拢糯剐枰6越杩钫叩男庞媒芯】赡茏既返仄估,针对一些已有评估方法的不足,考虑到げ饧际醵允菅镜姆帜咸卣髅挥限制,同时理论上又有较好的推广能力,本文最后将基于脉冲核的改进P陀τ于个人信用评估中,对个人信用评估的过程进行了简要探讨,为发展个人信用评估技术人连理工大学硕士学位论文
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独创性说明作者郑重声明:本硕士学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得大连理工大学或者其他单位的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。
型年立月堕臼垄兰彭望笙大连理工大学学位论文版权使用授权书人连理搜妒垦芯可宦畚本学位论文作者及指导教师完全了解“大连理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定”,同意大连理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权大连理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作者签名:导师签名
髀研究背景和意义分析方法已难以满足他们的要求。如何从海量数据中快速挖掘出有用知识,己成为信息含在其中的人们事先不知道的,但又是潜在有用的信息和知识的过程。它是涉及机器学习、统计学、模式识别、人工智能、数据库管理及数据可视化等学科的边缘学科。从统步加工后的数据,更专注于知识发现。在实践中,数据挖掘有两个基本目标——预测和计算机技术和信息网络的迅猛发展宣告了信息时代的到来,这个时代的重要特征就是人们有了更多的机会和便捷的手段接触到大量数据。超量数据时刻充斥着网络和生活。它们将在生产和生活中发挥巨大作用,因此人们投入了大量资源去收集和存储数据。而实际情况中由于数据量太大,很难对其进行高效管理,或者由于数据结构太复杂,很难对其进行有效分析,所以这些海量数据只有一小部分在发挥作用,大量潜在的高价值信息仍没有被挖掘出来,这就出现了“数据爆炸,信息匮乏”的现象。对大型、复杂、信息丰富的数据集的理解实际上是政府、企业、科研领域的共同需要。在政府机构中,很多政策、法律、法规的制订都要有数据信息作为依据;在商务领域,公司和顾客的数据都被认为是一种战略资产;在科研领域,研究者们既从数据中寻找规律又在用数据检验规律。这就要求对数据有深刻地理解,传统的数据库技术和数据时代一个十分紧迫而富有挑战的研究课题。数据挖掘际蹙褪窃谡庋谋景下应运而生的。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取和发现隐计观点看,它是通过计算机对大量复杂数据集的自动探索性分析。数据挖掘面对的是初描述。预测涉及到使用数据集中的~些变量预测其他所要关心的变量的未知值;描述关注的则是找出描述可由人类解释的数据模式。因此,可以把数据挖掘活动分成两类:预测性数据挖掘和描述性数据挖掘⋯。预测性数据挖掘是得出一种模型,以可执行码表示,它可以用于执行分类、预测以及评估等任务;描述性数据挖掘是利用大型数据集中的未知模式和关系获得对所分析系统的理解。数据挖掘作为信息管