轉(zhuǎn)導(dǎo)支持向量機在數(shù)據(jù)預(yù)測中的應(yīng)用.pdf

1、近些年來,支持向量機(Support Vector Machine)技術(shù)作為一種機器學(xué)習(xí)的方法得到了越來越多的研究與應(yīng)用。本文意在以支持向量機技術(shù)為基礎(chǔ)進行三個方面的擴展應(yīng)用研究,包括使用支持向量機回歸進行海水潮流速度的預(yù)測、使用轉(zhuǎn)導(dǎo)支持支持向量進行紋理合成及使用轉(zhuǎn)導(dǎo)支持向量機方法與決策樹方法相結(jié)合的方法進行物體識別。這三個方向本質(zhì)都是支持向量機理論在數(shù)據(jù)預(yù)測方面的應(yīng)用,展示了其在數(shù)據(jù)預(yù)測方面的應(yīng)用前景和價值。
　　 在海水潮流

2、速度預(yù)測方面,本文創(chuàng)新性的使用了支持向量機回歸的理論。支持向量機回歸理論主要應(yīng)用于文本分類、人臉識別、手寫數(shù)字識別等方面,在海洋學(xué)范疇內(nèi)的應(yīng)用甚少。而海洋是人類的資源寶庫,能為人類提供大量的水產(chǎn)品,海水的潮流速度對水產(chǎn)養(yǎng)殖有著十分重要的影響。面對惡劣的海洋環(huán)境和出海的高額成本,以及海洋學(xué)研究對數(shù)據(jù)的大量需求,本文選擇使用支持向量機回歸的方法進行了潮流速度預(yù)測的研究。
　　 在紋理合成方面,本文創(chuàng)新性的使用了轉(zhuǎn)導(dǎo)支持向量機進行自相

3、似紋理的合成。而紋理合成是有著廣闊應(yīng)用前景的研究方向,對紋理合成的方法進行不斷的探索和創(chuàng)新有著極為重要的現(xiàn)實意義。本文在使用轉(zhuǎn)導(dǎo)支持向量機進行自相似紋理合成的過程中,選擇使用一定的先驗知識,用以減少標(biāo)記樣本的數(shù)目,而且標(biāo)記樣本的數(shù)目可以由自己主觀決定。本文同時使用未標(biāo)記的樣本和有標(biāo)記的樣本進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,并在不斷的重復(fù)訓(xùn)練過程中將沒有類標(biāo)的樣本標(biāo)記合適的類標(biāo),從而在合成的速度上有較為理想的提高,故而,與傳統(tǒng)的支持向量機紋理合成方法相比,我

4、們的合成方法有一定的創(chuàng)新意義和使用價值。
　　 在物體識別方面,本文使用了將轉(zhuǎn)導(dǎo)支持向量機與決策樹相結(jié)合的方法進行物體識別分類。而物體識別在智能安全監(jiān)控,智能交通監(jiān)控中發(fā)揮著舉足輕重的作用,近年來出現(xiàn)了多種物體識別的方法。本文提出了在使用轉(zhuǎn)導(dǎo)支持向量機進行物體識別的過程中,使用HOG特征與Garbor特征,并結(jié)合動態(tài)基的方法進行建模,并且在訓(xùn)練之前人工選擇更加合理的正樣本進行學(xué)習(xí),與傳統(tǒng)的動態(tài)基特征結(jié)合AdaBoost分類方法進