论文开题报告：支持向量分类机及其应用

学位论文选题报告书
论文选题名称：支持向量分类机及其应用
数学与应用数学

一、 本研究课题的科学依据和意义

本课题主要研究了支持向量分类机的相关问题，自从90年代初经典SVM的提出，由
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svm工具箱实现了相关要求，用支持向量机对wine进行分类。同结合wine标准数据库对数据进行前期分析和处理，已得到较为理想的结果。


三、本课题的特色与创新之处
本课题采用的libsvm工具箱是较为新兴的一个研究工具，并在系统设计上设置了两个参数c和g，用于作为分类选取的标准。


四、预期研究成果
本文构建基于支持向量机分类机，讨论核函数及参数对SVM分类性能的影响，并运用交叉验证与网格搜索法进行参数优化选择，为SVM分类核函数及参数选择提供借鉴。通过对wine标准数据库进行测试，该系统算法最高识别率应能达到97．7528% (87/89)。


五、已有的研究基础
支持向量机在国内外及各个方面已有广泛的研究，已衍生出了许多支持向量机的分支：模糊支持向量机、最小二乘支持向量机、加权支持向量机 ……（未完，全文共771字，当前仅显示490字，请阅读下面提示信息。收藏《论文开题报告：支持向量分类机及其应用》）