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1、重庆大学博士学位论文特征选择算法及其在基于内容图像检索中的应用研究姓名：李云申请学位级别：博士专业：计算机软件与理论指导教师：吴中福;刘嘉敏20050301重庆大学博士学位论文算法，该类算法是建立在统计学习理论的基础上，寻求结构风险最小化的特征子集，主要是利用对支持向量机的性能影响进行特征选择，选择的效果很好。目前的研究还只是对样本类别已知的情况下进行特征选择，随着支持向量机的理论研究不断深入，支持向量机用于非监督特征选择是完全可能的。另外，还对特征选择算法的应用进行了初步探讨，并以特征选择算法在基于内容图像检索中的应用作为例子，详细分析了
2、基于内容的图像检索中特征选择的必要性和采用的方法，对其特有的方法——相关反馈技术进行了深入的分析研究，给出其理论模型。同时将前面提出的监督高维特征选择算法在图像数据库中做了粗略的实验，获得不错的效果。此外特征选择还广泛应用于文本分类、入侵检测、基因分析等，随着机器学习、数据挖掘和模式识别领域的不断扩大，特征选择算法的应用领域也将扩展。本文最后对研究工作进行了总结，提出了今后进一步的研究方向。关键词：特征选择算法，模糊集，支持向量机，基于内容的图像检索II英文摘要ABSTRACTWiththescopeandfieldsofcomputera
3、pplicationexpandedincreasingly,andinparticulartherapiddevelopmentoftheInternet,largeevenhugeamountofdatahasbeenproducedinvariousapplicationsystemsandontheInternet,resultingintheproblemandphenomenonof“dataexplosionandknowledgescarcity”;dataminingisthemosteffectivemethodtota
4、ckletheproblem.However,datapreprocessingisessentialfactorforeffectivedatamining,andfeatureselectionisoneofthemostimportantdatapreprocessingmethods.Inaddition,featureselectionisnecessarystepformachinelearningandpatternrecognition.Theresearchoffeatureselectionstartedfrom60’s
5、lastcenturywithmanyachievements.However,withtheappearanceofnewapplicationdomainsandobjects,therearestillmanyproblemsshouldbesolvedforfeatureselectionurgently.Thispapergivesadetailedintroductiontothese,andmakesin-depthresearchoncurrentfocus,especiallythealgorithmsoffeatures
6、election,withcertainproducts.Theauthordividestheresearchoffeatureselectionalgorithmintothreestages,atfirst,putsforwardthemodelofcommonfeatureselectionalgorithm.Atthesametime,fromtheresearcheranduser’sperspective,categorizesthefeatureselectionalgorithms.Thesewillfacilitatet
7、heusertoselectappropriatealgorithm,promotetheapplicationandbuildsolidbasefortheresearchofit.Secondly,presentsandintroducessomespecificalgorithmsoffeatureselection,whicharethefocusandhotspotofcurrentresearch.Theycontain:algorithmsoffeatureselectionfromfuzzyfeaturespace,from
8、highdimensionalfeaturespace(supervisedandunsupervised)andalgorithmsoffeatureselectionusin
