一种基于支持向量机的蠓虫分类方法.pdf

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1、基金项目:国家自然科学基金(10601064)一种基于支持向量机的蠓虫分类方法冯增哲1王清1王昌元1田英杰21.泰山医学院信息工程学院2710162.中国科学院数据技术与知识经济研究中心100080AClassificationMethodofMidgesBasedonSupportVectorMachineFengZengzhe1WangQing1WangChangyuan1TianYingjie21.InformationandEngineerSchoolofTaishanMedicalCollege,Shandong,Taian,China,2710162.ChineseAcad

2、emyofSciences,ResearchCenteronDataTechnologyandKnowledgeEconomy,Beijing,China,100080摘要1.引言业生态平衡,有一定的意义。讨论两类蠓虫的分类问题。利用极大化问题选自美国大学生数学建模竞赛2.模型建立“间隔”的思想,将分类问题转化为一个的一个题目—蠓的分类,其大意是:生SVM是从线性可分情况下的最优二次规划及其对偶规划问题,即支持向量机算法。通过求解此数学规划,得到一线物学家W.L.Grogan和W.W.Wirth分类线发展而来的,所谓最优分类线就性分类函数。基于该算法,通过给定的蠓试图将两种蠓虫Af和A

3、pf进行鉴别,是要求分类线不但能将两类正确分开虫的样本集,建立上述分类模型,求得一给出了9只Af和6只Apf的触角长度(训练错误率为0),而且使分类间隔最个线性分类函数,为蠓虫的正确分类提供和翅膀长度的数据(见表1)。已知Af是大。分类线方程为x·w+b=0,我们可以了一个较可靠的方法。关键词宝贵的传粉益虫,Apf是某种疾病的对它进行归一化,使得对线性可分的样d支持向量机;模式识别;蠓虫分类;分类载体,要求建立一种模型,正确区分本集(x,y),i=1,n,xRÎ,满足ii⋯函数两类蠓虫。yi=éùëû(w·+xbi)-1≥0,i=1,⋯n(1)中图分类号:O22,Q96关于蠓虫的分类,

4、属于模式识别问此时分类间隔等于2/w,使间隔Abstract2Talkedabouttheproblemoftwokindsofmidges’题,由于Af是益虫,Apf是毒蠓,所以最大等价于使w最小。满足条件classification.Usingthemaximizemarginthought,本文识别原则的目标是:最大限度的消12(1)且使w最小的分类面叫做最transformclassificationproblemintoaquadratic2灭Apf,在此基础上,最大限度地保护优分类面,H、H上的训练样本点programminganditsdualproblem,namely

5、support12Af,因此,对蠓虫群体的识别模型的确vectormachinealgorithm.Alinearclassification就称为支持向量。functioncanbeobtainedbysolvingthemath定具有重要的意义。本文基于支持向量但当线性不可分时,如果坚持用programming.Builtuptheabove-mentionedmodelby机模型,给出一种新的蠓虫的分类方超平面进行分化,则必须“软化”对thegivenmidges’samplesetbasedonthe法,这对消灭害虫,保护益虫,保持农间隔的要求,这导致如下优化问题:algori

6、thm,andgotalinearclassificationfunction.Itprovidedareliablemethodformidges’correct表1蠓虫样本集classification.Keywordssupportvectormachine;patternrecognition;midgesclassification;classificationfunction.-267-基础及前沿研究中国科技信息2007年第4期CHINASCIENCEANDTECHNOLOGYINFORMATIONFeb.2007l取值为x=(1.14,1.78),x=(1.18,1.96

7、),得到该问题的一个分类函数。通过数1212minwC+åxi2i=1x=(1.20,1.86),x=(1.26,2.00),x=(1.28,值实验证实,该方法分类的正确率较345s.t.y((w×x+b)³1-=x,il1,2,....iii2.00),x=(1.30,1.96);x=(1.24,1.72),高。67x³=0,il1,2,...ix=(1.36,1.74),x=(1.38,1.64),x=(1.8910利用Lagrange优化

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