支持向量机算法及其应用研究

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1、摘要基于统计学习理论的支持向量机算漩具有坚实的数学理论基础和严格的理论分橱，具有理论完蛋、全局傀化、适应性强、推广能力好等优点，是机器学习中鲍一耱薪方法耱磅究薪熬点。它使爰结搴鑫菇陵最毒纯凝翔，综会了统诗学习、穰器学习和神经网络等方面技术，在最小化经验风险的同时，有效地提高了算法泛化能力。它与传统的机器学习方法相比，具有良好的潜在应用价值和发展前景。零文努橱秘总结了瑰有黪A秘典型支持自量辍算法，提凄了旗手缀合式多类别分类器思想的PCA支持向量机算法、加权PCA支持向量机冀法、借鉴核函数方法的小波支持向量机算法、RS—SVM劝态预测方法、模糊二叉树支持

2、向量机等算法，对其算法性能窝应照{乍了深入研究。主要工馋包括；1．系统地磷究了支持向鳖柱的求解方法。主要奄支持向量枫的二次援翊求解法、选块法、分解法、序列最小优化方法、基于Lagrange函数的迭代求解方法即Lagrange支持向量枫、基于Smoothing处理的牛顿求解方法。这魑方法是通过求勰强二次麓翊弱蘧或蒋大缎缓蘑蘧转健液若干子离嚣荐求簿凸二次勰黧目爨，竣者娥转化为无约束最优化问题再利用比较成熟的最优化方法求解。通过对它们的分析，为提出新的支持向量机算法提供了理论基础。2。研究了蕊予三。范数分类闻疆的三季中支持向量执。重点研究了厶范数支持逝鬃梳

3、在线往和稚线性两种情形下的算法瑷论和实蕊，分析了采用五。范数度蚤分类间隔的上。范数支持向量机最优化问题表示方法。在离维特征空间中，厶范数支持向爨机表现出了较好的特馥匪缩效果，掰且可以节销测试计算对间。3．磅究了PCA支跨两髓梳及扩震算法。挺密了PCA支持蠢豢褪缝合式分类方法，解决了传统支持向最机不能进行特征变换的预处理问题。提出了加权PCA支持向量机算法，较好地解决了样本数髑的不平衡对分类性能所带来的影响。其次，缮鉴孩蕊数懋想，稔逡了一秘棱PCA(KernelPCA)方法势羯子特征变羧，通过与支持向鬣机组合成为一种新的具有特征变换功能的KernelP

4、CA支持向量机分类算法。三种新的组合式支持向量机算法均可用于需消除噪声情形的模式识剐闽题。4．在研究支持向量棱函数条件懿罄础上，构造了一种基于小波核交数豁小渡支持向量机。分析了算法的收敛性、通用性和泛化能力。该算法扩充较为脊翳，实验结果表明小波支持向量枫算法具有比较理想的溺数逼近能力。5．礴究了蘩予支簿囱爨懿靛系统辩谈瑾论蟊方法。提窭了一辩逶霜予强转窑烧结温度检测的Rs．SVM动态预测新方法，取得了较好的预测效果。对最小：乘{1支持向量机算法及其应用研究支掩向量机在混沌时间序列预测中的应用进行了实验研究，实验结果发现预测模型艇有很好的性能。6+通过融

5、合模糊技术秘二叉秘方法，提出了一秘逶蠲予鼓酶诊繇豹模糊二叉树支持向量机簿法，并蓠次暾用于东轮机调速系统敞障诊断任务，取得了陡好的效粜。关键词：支持两羹橇；范数；主元务季嚣；夺波谈函数；模糊聚类；系统瓣谖；故障诊断111AbstractSupportvectormachine(SVM)basedontheStatisticalLearningTheoryisanewapproachandresearchfieldinmachinelearningbecauseofitsadvantagesuchasfirmmathematictheoryfoundat

6、ion，stricttheoryanalysis，completetheor冀globaloptimizationaswellasgoodadaptabilityandgeneralization．SVMimprovesthealgorithmgeneralizationeffectivelyandminimizestheempiricalrisksimultaneouslybyusingStructuralRiskMinimizationandsynthesizingthetechniquesincludingthestatisticallearn

7、ing，machinelearningandneuralnetworks，etc．Italsohasgoodlatentapplicationvaluesanddevelopmentprospectscomparedwiththeconventionalmachinelearningmethods。Inthispaper,severaltypicalsupportvectormachinealgorithms嚣regeneralized．Fivenovelalgorithmsareproposed．TheyarePCAsupportvectormac

8、hinealgorithmwhichisbasedontheideaofcombinationmulti-c