拓展支持向量机算法研究

本书特色

[

《拓展支持向量机算法研究》从**化理论与方法的角度出发，结合作者长期以来在该领域的研究工作撰写而成。《拓展支持向量机算法研究》主要内容包括**化理论与支持向量机的基本理论知识、*小二乘支持向量机的一类快速算法、新的光滑支持向量机、新的光滑支持向量回归机、支持向量机的调节熵函数法、光滑半监督支持向量机、无参数填充函数的光滑聚类算法以及基于光滑支持向量机的人脸识别等。

]

内容简介

[

《拓展支持向量机算法研究》可供国内外智能科学与技术、计算机科学与技术、信息控制类专业的本科生、研究生及相关领域的科研工作者参考使用。

]

目录

  前言 第1章绪论 1.1选题的背景及意义 1.2svm的研究与进展 1.2.1svm的产生 1.2.2支持向量分类机(svc)算法研究 1.2.3支持向量回归机(svr)算法研究 1.2.4svm的应用研究 1.3研究目的、意义和主要工作 1.3.1研究目的和意义 1.3.2本书的主要工作 参考文献 第2章支持向量机及其理论基础 2.1**化理论 2.1.1kkt条件 2.1.2lagrange对偶 2.1.3wolfe对偶 2.2统计学习理论的基本思想 2.2.1经验风险 2.2.2vc维 2.2.3结构风险 2.3支持向量分类机 2.3.1**分类超平面 2.3.2线性支持向量分类机 2.3.3非线性支持向量分类机 2.3.4支持向量 2.3.5核函数 2.4支持向量回归机 2.4.1损失函数 2.4.2支持向量回归机 2.5小结 参考文献 第3章*小二乘支持向量机的一类快速算法 3.1引言 3.2变形支持向量机模型 3.2.1标准svm模型 3.2.2二次损失函数svm模型 3.2.3lssvm模型 3.3*小二乘支持向量机的条件预优共轭梯度法 3.3.1对称正定线性方程组的求解 3.3.2条件预优共轭梯度法 3.4数值实验 3.5小结 参考文献 第4章新的光滑支持向量机 4.1引言 4.2光滑支持向量机及其发展 4.2.1光滑支持向量机的原理 4.2.2光滑支持向量机的优势 4.2.3光滑支持向量机的发展现状 4.3光滑chks支持向量机 4.3.1光滑chks支持向量机及其性质 4.3.2chks-ssvm的newton-armijo算法 4.3.3非线性chks-ssvm 4.3.4数值实验 4.4一类光滑分段支持向量分类机 4.4.1三阶分段光滑支持向量机模型 4.4.2光滑函数逼近性能比较 4.4.3收敛性能分析 4.4.4数值实验 4.5小结 参考文献 第5章新的光滑支持向量回归机 5.1引言 5.2光滑支持向量回归机及其发展 5.3基于旋转双曲线的光滑支持向量回归机 5.3.1旋转双曲线的光滑支持向量回归机(？-rhssvr) 5.3.2非线性？-rhssvr 5.3.3数值实验 5.4一类分段光滑支持向量回归机 5.4.1分段光滑支持向量回归机 5.4.2收敛性能分析 5.4.3数值实验 5.5小结 参考文献 第6章支持向量机的调节熵函数法 6.1引言 6.2支持向量分类机的调节熵函数法 6.2.1无约束svc模型 6.2.2调节熵函数法 6.2.3支持向量分类机的调节熵函数法(aef-svc) 6.2.4数值实验 6.3支持向量回归机的调节熵函数法 6.3.1无约束svr模型 6.3.2调节熵函数法 6.3.3支持向量回归机的调节熵函数法 6.3.4数值实验 6.4小结 参考文献 第7章模糊支持向量机算法 7.1引言 7.2模糊支持向量机 7.2.1模糊支持向量分类机 7.2.2模糊支持向量回归机 7.3基于边界向量提取的模糊支持向量分类机 7.3.1支持向量数据域描述 7.3.2提取边界向量 7.3.3构造模糊隶属度函数 7.3.4数值实验 7.4模糊*小二乘支持向量回归机 7.4.1*小二乘支持向量回归机 7.4.2模糊*小二乘支持向量回归机 7.4.3模糊*小二乘支持向量回归机的训练 7.4.4基于支持向量数据域描述的模糊隶属度的构造 7.4.5数值实验 7.5小结 参考文献 第8章光滑半监督支持向量机 8.1引言 8.2?tsvm算法 8.3光滑分段半监督支持向量机 8.3.1sps3vm模型 8.3.2标准pso算法 8.3.3线性等式约束问题的clpso算法 8.3.4训练sps3vm的clpso算法 8.3.5数值实验 8.4基于贝塞尔函数的光滑半监督支持向量机 8.4.1光滑贝塞尔半监督支持向量机 8.4.2共轭梯度法 8.4.3数值实验 8.5小结 参考文献 第9章基于无参数填充函数的光滑聚类算法 9.1相似性测度 9.1.1模式的相似性测度 9.1.2类的定义 9.1.3聚类准则函数 9.1.4聚类分析的数据类型 9.2聚类中心问题光滑化模型 9.2.1聚类中心问题 9.2.2聚类中心问题的光滑模型 9.3无参数填充函数法 9.3.1基本思想 9.3.2无参数填充函数 9.3.3填充函数算法 9.4逐步求中心法 9.4.1聚类中心算法 9.4.2数值实验 9.5小结 参考文献 第10章基于光滑支持向量机的人脸识别 10.1人脸识别简述 10.2主成分分析法 10.3基于光滑支持向量机的人脸识别 10.3.1orl人脸数据库实验 10.3.2feret人脸数据库实验 10.4小结 参考文献 总结与展望

封面

书名:拓展支持向量机算法研究

作者:吴青

页数:146

定价:¥50.0

出版社:科学出版社

出版日期:2015-10-01

ISBN:9787030458568

PDF电子书大小:52MB 高清扫描完整版