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文檔簡介
1、支持向量機(Support Vector Machine,SVM)是基于結構風險最小化原則和統(tǒng)計學習理論(Statistical Learning Theory,SLT)上的一種新型機器學習方法,具有出色的學習性能、泛化性能。傳統(tǒng)標準支持向量機是一個求解二次型規(guī)劃(Quadratic Programming,QP)問題。當訓練集規(guī)模很大時,就會出現(xiàn)訓練算法復雜、訓練速度明顯變慢、訓練效率驟然下降等問題。目前支持向量機參數(shù)的選取一直沒有一
2、套成熟的理論作為支撐,這給支持向量機的應用帶來很大的不便。針對以上問題本文做了如下兩方面的研究:
(1)提出了一種路徑跟蹤線性規(guī)劃支持向量機(Path Follow Linear Programming support vector machine,PF-LPSVM)。首先構造出線性規(guī)劃支持向量機模型,并用路徑跟蹤內點法對該模型進行訓練,提高訓練效率。在隨機數(shù)據(jù)集及UCI數(shù)據(jù)集上進行實驗,將實驗結果進行對比分析,可以得出改進后
3、的支持向量機模型無論是在分類效率還是分類精度上都有所提升。
(2)針對支持向量機最佳組合參數(shù)選取問題,本文應用一種低偏差蒙特卡羅序列的量子遺傳算法(Low-Discrepancy Quantum Genetic Algorithm,LDQGA)優(yōu)化支持向量機模型的參數(shù),尋找最合適的組合參數(shù),最后將所得到的最佳組合參數(shù)應用到已優(yōu)化的PF-LPSVM模型上,并與量子遺傳算法和3-fold交叉驗證方進行實驗對比,從實驗結果可看出無論
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