論文開題報告：支持向量分類機及其應(yīng)用

學(xué)位論文選題報告書
論文選題名稱：支持向量分類機及其應(yīng)用
數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)

一、 本研究課題的科學(xué)依據(jù)和意義

本課題主要研究了支持向量分類機的相關(guān)問題，自從90年代初經(jīng)典SVM的提出，由
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svm工具箱實現(xiàn)了相關(guān)要求，用支持向量機對wine進行分類。同結(jié)合wine標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)進行前期分析和處理，已得到較為理想的結(jié)果。


三、本課題的特色與創(chuàng)新之處
本課題采用的libsvm工具箱是較為新興的一個研究工具，并在系統(tǒng)設(shè)計上設(shè)置了兩個參數(shù)c和g，用于作為分類選取的標(biāo)準(zhǔn)。


四、預(yù)期研究成果
本文構(gòu)建基于支持向量機分類機，討論核函數(shù)及參數(shù)對SVM分類性能的影響，并運用交叉驗證與網(wǎng)格搜索法進行參數(shù)優(yōu)化選擇，為SVM分類核函數(shù)及參數(shù)選擇提供借鑒。通過對wine標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫進行測試，該系統(tǒng)算法最高識別率應(yīng)能達到97．7528% (87/89)。


五、已有的研究基礎(chǔ)
支持向量機在國內(nèi)外及各個方面已有廣泛的研究，已衍生出了許多支持向量機的分支：模糊支持向量機、最小二乘支持向量機、加權(quán)支持向量機 ……（未完，全文共771字，當(dāng)前僅顯示490字，請閱讀下面提示信息。收藏《論文開題報告：支持向量分類機及其應(yīng)用》）