超平面论文_孙佳琪

导读:本文包含了超平面论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:向量,平面,算法,线性规划,过程,数据,对偶。

超平面论文文献综述

孙佳琪^[1]（2019）在《双超球支持向量数据描述与非平行超平面顺序回归机》一文中研究指出监督学习问题是机器学习领域中最常见的一类学习问题,广泛存在于垃圾邮件检测、模式检测、自然语言处理、情绪分析、自动图像分类等实际中.根据预测结果的不同,监督学习又被分为分类问题和回归问题.顺序回归问题是两者之间的桥梁,在信息检索,协同过滤,医学心理学等领域中具有广泛的应用.支持向量机能够最大化分类间隔同时最小化泛化误差,是解决分类问题和回归问题的有力工具.本文在支持向量机的基础上,提出了解决叁类分类问题和顺序回归问题的方法,具体内容如下:第一,提出了一种解决叁类分类问题的方法,即双超球支持向量数据描述.其主要思想是:当目标数据集含有叁类样本时,利用第叁类样本的信息对其它两类样本分别建立优化模型,使得其中一个最优超球体尽可能多的包含第一类样本点,同时拒绝其它两类样本点;另一个超球体尽可能多的包含第二类样本点,同时拒绝其它两类样本点,从而实现叁类样本点的分类.通过求解两个小规模的优化问题,该方法降低了计算复杂度,减少了运行时间;通过对不同的样本类分别选取合适的核参数,该方法能够提高分类准确率.分别用人工数据和UCI数据库中的数据检验了该方法,并与一些经典的多类分类方法比较预测的正确率和计算时间,结果表明该方法是可行的和有效的.第二,提出了一种解决顺序回归问题的方法,即非平行超平面顺序回归机.该方法对于含有顺序信息的K类样本,分别找到K个方向不同的超平面,使得每类样本尽可能接近对应的超平面,达到对KK个含有顺序信息的样本进行分类的目的.利用样本的顺序信息,寻找每个超平面时,只使用相邻的两类样本作为约束条件.从而该方法只需求解K个小规模的二次规划问题,减少了运行时间.在不同的数据集上验证该方法,并与其它方法进行比较,结果表明该方法是有效的.(本文来源于《新疆大学》期刊2019-05-20）

周凯,金路^[2]（2019）在《以较低截断重数分担超平面的亚纯映射的唯一性问题》一文中研究指出首先证明了一些以较低截断重数分担2n+2个超平面的亚纯映射的唯一性定理.最后一章给出了在条件f~(-1)(H_j)■g~(-1)(H_j)及q≥2n+3下的一个唯一性定理的简单证明.(本文来源于《数学物理学报》期刊2019年01期）

高培旺^[3]（2018）在《目标超平面上的一种对偶单纯形算法》一文中研究指出提出求解第一阶段线性规划问题的对偶单纯形算法.首先,将具有最优值的辅助目标函数作为新约束加入第一阶段问题中;然后,以该约束所在行为枢轴行进行旋转变换产生辅助超平面上的一个极顶点,如果这个点可行,第一阶段对偶单纯形算法结束,否则,迭代固定在辅超平面上极行;接下来,以右手项取负值的所有约束之和为目标(约束),通过对偶迭代使右手边的值单调增加,同时保持右手项为非负的约束仍然可行,一旦右手边取负值的约束变为可行,就将其从目标约束中删除,直至获得一个可行解或者得到原问题无可行解的结论;最后,从NETLIB和MIPLIB测试数据库中选取一些标准的中大规模算例,通过MATLAB编程在计算机上实现数值试验,初步计算结果表明与经典单纯形算法相比,提出的算法在大部分问题上使用更少的迭代次数和执行时间,因而具有更高的计算效率.(本文来源于《重庆工商大学学报(自然科学版)》期刊2018年05期）

田锋,王媛媛,吴凡,郑庆华^[4]（2018）在《超平面距离的非平衡交互文本情感实例迁移方法》一文中研究指出针对非平衡交互文本少数类实例匮乏易导致训练的情感分类模型泛化性能差的问题,提出基于超平面距离的非平衡交互文本情感实例迁移方法。该方法将在少数类和多数类支持向量之间的源数据集实例作为待迁实例,并基于目标数据集上的分类超平面构造一个偏移超平面。依据最优信息效用原则基于待迁实例到偏移超平面的距离最短来筛选迁入的实例,同时通过调节迁入比例控制迁入实例规模生成合成数据集。实验结果表明:随着迁入实例增多,合成数据集对原始分布的偏离增大,所训练的序列最小优化算法(SMO)模型的泛化分类性能呈现先提升后降低的现象,类似于信息效用的Wundt曲线;与SMOTE、Subsampling、Oversampling 3种数据层处理方法相比,所提方法训练的SMO、LibSVM、随机森林、代价敏感、CNN 5个分类模型在少数类识别F值上平均获得11%的增幅,且迁入比例最佳范围为20%～30%,在有效缓解非平衡特性的同时提高了少数类识别的泛化分类性能。(本文来源于《西安交通大学学报》期刊2018年10期）

张波,张雪英,陈桂军,孙颖^[5]（2018）在《基于类内超平面距离度量模糊支持向量机的语音情感识别》一文中研究指出在智能人-机交互系统中,语音情感识别是目前的研究热点之一,支持向量机方法被广泛用于语音情感识别。然而,支持向量机方法存在噪声和野值敏感问题,往往难以进行精确识别。为了解决该问题,通过对隶属度函数进行深入研究,设计一种新的基于样本到类内超平面距离的隶属度函数,并基于该隶属度函数优化了模糊支持向量机分类超平面,从而提高了支持向量机的抗噪性和泛化能力。在多种情感语音库上进行实验仿真测试,结果表明,所提出的方法能够有效利用样本间的紧密度、边界样本点和过样本类中心的超平面来构造最优超平面,从而提高语音情感识别的准确率。(本文来源于《现代电子技术》期刊2018年16期）

张猛,许鋆,罗雄麟^[6]（2018）在《基于堆迭自适应链接超平面模型的间歇过程批次间优化控制》一文中研究指出间歇过程优点多且应用广泛,但自动化水平较低。针对间歇过程产品质量控制问题,提出一种基于堆迭自适应链接超平面(stacked-AHH)模型的批次间优化控制策略。为克服间歇过程机理建模的困难,选择基于过程数据的经验模型。分片线性(PWL)模型作为经验模型的一种能够很好的拟合非线性函数。因其在定义域不同子区域都为线性函数的特点,所以能够避免优化过程中因模型线性化所带来的误差。在多种PWL模型中,AHH模型相对其他PWL模型具有精度高、模型质量好等优点。同时为提高模型的泛化能力和鲁棒性,对AHH模型进行了堆迭。由于存在模型误差和未知干扰,基于模型计算的最优控制输入在应用到实际过程时往往不是最优的。间歇过程具备重复性,因此可以利用当前和过去批次的信息来改善下一批次的操作,使跟踪误差随批次增加逐渐减小。通过仿真实验验证了策略的有效性。(本文来源于《计算机与应用化学》期刊2018年07期）

严晓明^[7]（2018）在《不平衡数据集中分类超平面参数优化方法》一文中研究指出对不平衡数据集SVM分类存在着分类结果偏向多数类的情况,使得分类结果中少数类的F1-Measure值偏低.本文提出一种不改变样本集合的样本数,并结合样本点总数,分类过程中的支持向量个数,少数类和多数类的准确率,生成权重值对分类超平面参数b进行优化,以此提高少数类样本点分类准确率的方法,并通过实验证明该方法的有效性.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2018年07期）

毕晓君,王朝^[8]（2018）在《基于超平面投影的高维多目标进化算法》一文中研究指出针对高维多目标优化问题(MaOPs),为了更好地在收敛性和分布性之间保持平衡,提出基于超平面投影的高维多目标进化算法(HPEA).通过归一化技术构造单位超平面,将种群个体垂直投影到单位超平面上,消除收敛程度的影响;通过改进的Harmonic平均距离,评估单位超平面上投影点的拥挤密度;结合收敛信息构造λ-distance,更好地平衡解集收敛性与分布性.为了检验所提算法的性能,将之用于求解3~10个目标的9类标准测试函数,与目前国内外具有代表性的5种高维多目标进化算法对比可知,该算法相对于其他算法具有优势,能够在提高算法收敛性的同时,保证解集的分布性.(本文来源于《浙江大学学报(工学版)》期刊2018年07期）

易校石,刘念^[9]（2018）在《一种基于支持向量机中分离超平面求取的算法》一文中研究指出支持向量机的关键在于获取分离超平面,先用感知机的迭代算法获取初始分离超平面,然后将初始分离超平面不断地旋转和平移,直至几何间隔达到最大且完全分离训练数据集,此时的分离超平面就近似支持向量机的分离超平面,分类效果最好,并使用分类数据进行检验,说明此方法有效。(本文来源于《重庆工商大学学报(自然科学版)》期刊2018年03期）

蒋静云,刘晓俊^[10]（2018）在《涉及周期移动超平面的全纯曲线差分形式的第二基本定理》一文中研究指出利用全纯映射的值分布理论和对数导数引理,在已有的处于次一般位置的全纯曲线关于差分算子的第二基本定理的基础上,研究了涉及逐点处于次一般位置的周期移动超平面的全纯曲线关于差分算子的第二基本定理,推广了第二基本定理并得到了相应的结论.(本文来源于《上海理工大学学报》期刊2018年02期）

超平面论文开题报告

（1）论文研究背景及目的

此处内容要求：

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例：

首先证明了一些以较低截断重数分担2n+2个超平面的亚纯映射的唯一性定理.最后一章给出了在条件f~(-1)(H_j)■g~(-1)(H_j)及q≥2n+3下的一个唯一性定理的简单证明.

（2）本文研究方法

调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

超平面论文参考文献

[1].孙佳琪.双超球支持向量数据描述与非平行超平面顺序回归机[D].新疆大学.2019

[2].周凯,金路.以较低截断重数分担超平面的亚纯映射的唯一性问题[J].数学物理学报.2019

[3].高培旺.目标超平面上的一种对偶单纯形算法[J].重庆工商大学学报(自然科学版).2018

[4].田锋,王媛媛,吴凡,郑庆华.超平面距离的非平衡交互文本情感实例迁移方法[J].西安交通大学学报.2018

[5].张波,张雪英,陈桂军,孙颖.基于类内超平面距离度量模糊支持向量机的语音情感识别[J].现代电子技术.2018

[6].张猛,许鋆,罗雄麟.基于堆迭自适应链接超平面模型的间歇过程批次间优化控制[J].计算机与应用化学.2018

[7].严晓明.不平衡数据集中分类超平面参数优化方法[J].计算机系统应用.2018

[8].毕晓君,王朝.基于超平面投影的高维多目标进化算法[J].浙江大学学报(工学版).2018

[9].易校石,刘念.一种基于支持向量机中分离超平面求取的算法[J].重庆工商大学学报(自然科学版).2018

[10].蒋静云,刘晓俊.涉及周期移动超平面的全纯曲线差分形式的第二基本定理[J].上海理工大学学报.2018

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