【摘 要】
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基于正定核的非线性监督学习算法(简称核算法)是近几年迅速发展起来的一类新的机器学习方法.它们将原始空间中的非线性学习算法转化为特征空间或再生核Hilbert空间中仅涉及内
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基于正定核的非线性监督学习算法(简称核算法)是近几年迅速发展起来的一类新的机器学习方法.它们将原始空间中的非线性学习算法转化为特征空间或再生核Hilbert空间中仅涉及内积运算的线性算法,并用正定核来代替内积运算.在较详细地总结了核算法涉及到的数学方法的基础上,该文在算法设计、实现及应用方面较系统地研究若干基于正定核的非线性监督学习算法.论立的主要研究工作有:提出大间隔口袋算法.基于正定核和正则化技术推广线性最小平方误差算法,提出三种正则化核形式.依据正则项的概率解释详细分析了它们之间的差别,并证明适当选取正则化参数它们的目标函数是凸的.将核算法应用于石油勘探资料综合解释和中药材质量监控中.在综合解释中,应用核Fisher判别和最小二乘支持向量机对三个实际资料进行了试验,取得比传统方法更好的效果.在质量监控中,利用野生黄芩的红外光谱和支持向量机算法比较成功地区分它们的五个产地.
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