局部支持向量机的研究的开题报告_第1页
局部支持向量机的研究的开题报告_第2页
局部支持向量机的研究的开题报告_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

局部支持向量机的研究的开题报告一、选题背景支持向量机（SVM）是一种有效的机器学习算法，在数据分类和回归问题中都有广泛应用。在传统的SVM模型中，通过找到全局支持向量来确定最终的决策超平面，但当训练集规模非常大的时候，这种方法可能会出现计算复杂度过高、模型过拟合等问题。因此，研究局部支持向量机模型可以解决这些问题，提高分类和回归的精度和效率，是一个具有现实意义和挑战性的研究方向。二、研究内容本研究旨在深入探究局部支持向量机模型，并对其进行改进和优化。具体研究内容包括以下几个方面：1.建立局部支持向量机模型。通过筛选支持向量，构建局部支持向量机模型，并分析不同参数对模型效果的影响。2.提出优化方法。研究不同的优化方法，如带权SVDD、自适应局部支持向量机等，以提高模型的准确性和鲁棒性。3.解决大规模问题。针对大规模数据集，采用分布式学习、增量学习等方法，优化模型训练过程和模型的存储空间。4.应用研究。通过实验和案例研究，将所述方法应用于实际问题中，验证模型的效果和可行性。三、研究方法本研究主要采用以下研究方法：1.文献综述。通过查阅相关文献，了解局部支持向量机模型的研究现状和不足之处。2.理论分析。对局部支持向量机进行数学建模和理论分析，明确其数学表达式、性质和特点。3.算法设计。基于理论分析，设计合适的算法流程和实现方法，并对算法进行优化和改进。4.实验验证。通过在公共数据集和实际案例中测试所述方法的有效性和优越性。四、预期成果本研究的预期成果主要包括以下几个方面：1.提出可行的局部支持向量机模型，并明确其理论基础和优势。2.针对不同应用场景提出有效的优化方法，并在相关数据集上进行测试和验证。3.通过实际案例研究，验证所述方法在实际应用中的有效性和实用性。4.撰写相关学术论文，并提交相关SCI和EI期刊进行发表。五、研究意义局部支持向量机模型可以克服传统SVM模型存在的一些问题，提高分类和回归的效率和准确性。其在数据挖掘、图像处理、人脸识别等领域都有广泛应用，具有重要的实际意义和研究价值。六、研究进度本研究计划于2021年6月开始，预计于2022年6月完成，并按以下进度安排进行：1.文献综述和理论分析（2021年7月-2021年9月）。2.局部支持向量机模型的建立和优化方法的研究（2021年10月-2022年1月）。3.实验设计和数据

人人文库> 全部分类> 毕业设计 > 开题报告

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论