硕士毕业论文SVM参数优化及其在分类中的应用

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硕士毕业论文 SVM 参数优化及其在分类中的应

用

论文概述：

本文是数学硕士论文，本文主要研究支持向量机的参数寻优及其在分类中的应用。首先，利用

遗传算法、粒子群算法和网格搜索算法对支持向量机的惩罚参数和高斯核函数的参数进行优

化。

论文正文：

第一章引言

1.1 研究背景

近年来，随着计算机和网络技术的发展，数据库技术也得到了快速发展，数据库管理系统也得

到了广泛的应用。人们需要处理的数据量急剧增加，因此人们提出了数据挖掘技术。数据挖掘

(1)是从大量模糊、随机和有噪声的数据中提取隐含的、未知的但潜在有用的知识的过程。数据

挖掘技术包括数据分类、数据聚类、统计分析、数据可视化、关联规则挖掘和回归算法。数据

分类是数据挖掘中的一个重要过程。通过对数据的分析，找出数据之间的关系，赋予数据一定

的意义和相关性。分类算法，也称为分类模型或分类器，可以基于统计或规则。常见的分类算

法包括 K近邻算法、贝叶斯算法、决策树、神经网络、进化计算等。这些算法属于机器学习方

法。

在统计学习理论的框架下，提出了一种新的支持向量机机器学习方法。支持向量机根据有限的

样本信息在模型的复杂性(即特定训练样本的学习精度)和学习能力(即无误差地识别任何样本的

能力)之间寻求最佳折衷，以获得最佳泛化能力。支持向量机由于其良好的泛化能力，被广泛

应用于手写字符数识别、文本分类、图像识别、地球物理反演中的非线性反演、天气预报等领

域。

由于支持向量机的实际应用价值，国内外学者对其进行了深入的研究，并取得了许多优秀的成

果。只要支持向量机的性能受到其参数的影响，支持向量机的参数优化就成为 SVM 研究中备

受关注的一个研究课题。

1.2 研究意义

学习算法取决于参数，这些参数控制假设空之间的比例和假设空之间的搜索方法。支持向量机

参数优化的研究可以提高支持向量机的性能，扩大其应用范围。因此，本课题的研究具有一定

的实际应用价值。同时，优化算法的研究也利用支持向量机等智能优化算法相互学习优势，这

也促进了算法本身结构的研究。因此，对这一课题的研究也具有一定的理论意义。

第二章支持向量机和参数优化算法

支持向量机是在统计学习理论框架下发展起来的一种机器学习方法。支持向量机不是基于经验

风险最小化原则，而是基于结构风险最小化原则，它不仅解决了样本数量有限的模型构造问

题，而且具有良好的泛化能力。本章主要介绍统计学习理论、支持向量机的基本理论以及支持

向量机参数优化的常用算法。

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摘要：

硕士毕业论文SVM参数优化及其在分类中的应用论文概述：本文是数学硕士论文，本文主要研究支持向量机的参数寻优及其在分类中的应用。首先，利用遗传算法、粒子群算法和网格搜索算法对支持向量机的惩罚参数和高斯核函数的参数进行优化。论文正文：第一章引言1.1研究背景近年来，随着计算机和网络技术的发展，数据库技术也得到了快速发展，数据库管理系统也得到了广泛的应用。人们需要处理的数据量急剧增加，因此人们提出了数据挖掘技术。数据挖掘(1)是从大量模糊、随机和有噪声的数据中提取隐含的、未知的但潜在有用的知识的过程。数据挖掘技术包括数据分类、数据聚类、统计分析、数据可视化、关联规则挖掘和回归算法。数据分类是数据挖掘...

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