【摘 要】
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顺序回归,又称为排名学习,是机器学习领域中的一种介于分类和回归之间的监督学习问题.顺序回归的目标是从带有排序标记的样本中学习一个多分类器来预测新样本的标签.许多现实问题都非常重视对标签之间顺序关系的处理,这些问题大多可以被建模成顺序回归问题.事实上,在那些重视人类需求、行为与偏好的领域,顺序回归已经得到了广泛的应用,比如医学研究、信用评级、文本分类、人脸识别、社会科学等.支持向量机（Support
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顺序回归,又称为排名学习,是机器学习领域中的一种介于分类和回归之间的监督学习问题.顺序回归的目标是从带有排序标记的样本中学习一个多分类器来预测新样本的标签.许多现实问题都非常重视对标签之间顺序关系的处理,这些问题大多可以被建模成顺序回归问题.事实上,在那些重视人类需求、行为与偏好的领域,顺序回归已经得到了广泛的应用,比如医学研究、信用评级、文本分类、人脸识别、社会科学等.支持向量机（Support vector machine,SVM）是机器学习中一类具有良好泛化性能的模型,它能够建立有效的多分类算法,用于处理顺序回归问题,因此形成了多种支持向量顺序回归（Support vector ordinal regression,SVOR）模型.基于SVM的最大间隔准则,形成了两种解决SVOR问题的策略:间隔固定策略以及间隔总和策略.Multiple single ranking SVM（MSRSVM）模型就是基于间隔总和策略的一种模型,它能够更好地利用样本的排序信息.为了充分考虑数据的整体分布,本文在MSRSVM模型两端添加了边界,用于防止一些偏离整体方向的点被识别为支持向量,进而调整决策超平面组的方向,使其朝着数据集的整体方向靠近,最终形成了有界的间隔总和支持向量顺序回归（Bounded sum of margins support vector ordinal regression,BSMSVOR）模型.BSMSVOR模型既能够充分利用样本的排序信息,又能够考虑数据的整体分布,可以更好地应用到实际问题中.本文在一些顺序回归数据集上进行了数值实验,验证了BSMSVOR模型的有效性和可行性.最后,本文收集了上证50指数的部分数据,将股票涨跌预测问题转化成了顺序回归问题,并再次验证了BSMSVOR模型具有良好的分类效果,将BSMSVOR模型成功应用到了股票涨跌预测中.
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图像是一种重要的信息载体,相比于无颜色的草图,彩色图像具有更丰富的视觉信息。然而,手动对图像进行着色是一个耗时耗力的过程,因此自动着色问题具有很高的研究和应用价值。近年来,许多研究人员将深度学习技术应用到了自动着色问题中,并已经实现了一些低成本、简单、快速的自动着色模型。然而,模型通常缺乏对草图中语义信息的理解,无法准确地识别出草图中的不同区域,导致自动着色的结果中容易出现颜色渗透、着色错误等问题
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