支持向量機(jī)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合優(yōu)化及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用
本文關(guān)鍵詞:支持向量機(jī)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合優(yōu)化及其在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用 出處:《深圳大學(xué)》2017年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文
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【摘要】:不可置否,大數(shù)據(jù)是當(dāng)下社會(huì)最關(guān)注的焦點(diǎn)問題之一。云計(jì)算,人工智能,智慧城市等新興行業(yè)的背后都離不開大數(shù)據(jù)算法的支撐與貢獻(xiàn)。然而,國內(nèi)外學(xué)者對(duì)于大數(shù)據(jù)算法的橫向研究略顯不足,這會(huì)在一定程度上制約算法發(fā)展的廣度,故本文以支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Radial Basis Function Neural Networks,RBFNN)為研究對(duì)象,深入挖掘兩種算法之間的關(guān)系,并提出一種基于已有RBF網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化模型,主要研究內(nèi)容如下:首先,采用溯源的方法分別研究了支持向量機(jī)與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)思想、核心參數(shù)和優(yōu)化策略。這有利于從兩種算法的本質(zhì)特征來發(fā)現(xiàn)問題,為后文詳細(xì)分析兩者之間的聯(lián)系及融合出新模型奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。其次,借助于正則化的理論并結(jié)合支持向量機(jī)與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的核心因素,本文分別從兩種網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建思想、添加約束條件與公式化推導(dǎo)三個(gè)層面來分別闡述兩者之間的關(guān)系,從直觀到抽象,由淺入深,為提出SRmix(說明:SRmix簡稱是將SVM與RBFNN各取首字母并結(jié)合單詞mixture構(gòu)造而成,表示兩種算法的融合)模型構(gòu)建了扎實(shí)的理論框架。接著,論文提出了SRmix模型。相對(duì)于已有的RBF網(wǎng)絡(luò),SRmix模型做了以下幾點(diǎn)改進(jìn):第一,聚類支持向量機(jī)中的支持向量來獲得更精準(zhǔn)的隱含層網(wǎng)絡(luò)中心,同時(shí)可以有效地避免RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生過擬合的現(xiàn)象。第二,對(duì)于構(gòu)造推廣能力較強(qiáng)的算法而言,網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的調(diào)整策略要遠(yuǎn)大于其賦值策略,甚至需要摒棄一些精細(xì)的賦值算法。第三,RBF網(wǎng)絡(luò)中的擴(kuò)展常數(shù)用核函數(shù)為RBF的支持向量機(jī)中的擴(kuò)展常數(shù)來替換,并進(jìn)行雙向搜索,這有助于提高算法的參數(shù)尋優(yōu)效率。第四,根據(jù)程序的停止條件動(dòng)態(tài)循環(huán)地向RBF網(wǎng)絡(luò)的隱含層添加神經(jīng)元,逐步改善網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算能力,從而有效地解決網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算能力不足與網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算負(fù)擔(dān)過重的問題。最后,設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證SRmix模型的性能。實(shí)驗(yàn)分為兩個(gè)部分:第一,針對(duì)UCI基準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)了一系列不同維度數(shù)據(jù)集的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。第二,將SRmix模型應(yīng)用于解決一個(gè)運(yùn)動(dòng)識(shí)別的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SRmix模型相比于BP網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)具有較高的算法穩(wěn)定性與泛化能力,它提供了一種切實(shí)可行的算法融合思路。
【學(xué)位授予單位】:深圳大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2017
【分類號(hào)】:TP18;TP311.13
【參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1323965
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