【摘 要】
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基于统计学理论的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）是模式识别和机器学习领域重要的研究方法之一,它具有直观的几何解释和完美的数学形式,被广泛应用于图像分类、语音识别和生物信息等领域.随着研究的不断深入,受SVM思想的启发,Khemchandani等人于2007年提出了孪生支持向量机算法（Twin Support Vector Machine,TWSVM）,该算法通过寻
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基于统计学理论的支持向量机（Support Vector Machine,SVM）是模式识别和机器学习领域重要的研究方法之一,它具有直观的几何解释和完美的数学形式,被广泛应用于图像分类、语音识别和生物信息等领域.随着研究的不断深入,受SVM思想的启发,Khemchandani等人于2007年提出了孪生支持向量机算法（Twin Support Vector Machine,TWSVM）,该算法通过寻找一对非平行分类超平面,使得同类样本靠近一个平面而尽可能远离另一个平面.从此,非平行平面支持向量机算法得到的广泛研究,诸多学者提出了很多改进算法,投影孪生支持向量机（Projection Twin Support Vector Machine,PTSVM）就是其中之一.鉴于PTSVM良好的分类性能,很多学者对其进行深入研究,成果丰硕.但PTSVM如今还存在一些问题亟待解决,本文针对PTSVM算法的参数选择和核函数选择问题开展了一些研究,具体内容如下:1、PTSVM算法中存在多个参数,这些参数对算法的性能有较大影响,通常使用网格搜索的方法进行参数寻优.然而,网格搜索方法一般运行时间较长,使得模型效率低下.本文针对PTSVM算法参数选择问题,提出了基于粒子群算法的投影孪生支持向量机,该算法的主要思想是将粒子群算法与PTSVM算法有效结合,充分发挥粒子群算法对参数的全局搜索能力,寻找更适当的参数,提升算法的性能.从多组实验结果可以看出此算法提高了分类精度,同时缩短了运行总时间.2、对于非线性PTSVM算法,先通过非线性映射将样本点映射到高维特征空间,核函数的选择往往大大影响非线性PTSVM性能.最常用的几种核函数在学习能力和泛化性能上各有优劣,不能适应分布不平坦或不规则的样本数据.在这些情形下,仅使用单个核函数的非线性PTSVM展现出的效果差异很大.为了解决核函数选择问题,本文将上述三种核函数进行组合,构造了一种新型的线性组合核函数,提出了基于组合核的投影孪生支持向量机,并在不同数据集上验证了该算法的有效性.
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