[01145190]主动学习支持向量机关键技术及其在不均衡数据上的应用研究
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技术详细介绍
国内外很多国家已将大数据提升到了国家战略高度。作为大数据发展的核心与基础,数据挖掘技术的研究显得至关重要。支持向量机是数据挖掘中基于系统的统计理论基础的、泛化能力较强的、相对较新的具有很高的研究意义和应用价值的算法。支持向量机是经典的小样本学习算法,但完全可以借助并行计算、云计算方法将其应用到大数据分析领域。有鉴于此,本项目着眼于小样本学习理论背景下非均衡数据主动学习支持向量机关键技术研究。 在现有研究的基础上,提出非均衡数据下主动学习支持向量机分类方法;通过选取适当的UCI Benchmark数据和生成一定数量的Toy数据,研究不同数据上核函数的选取或构造的方法,并研究了支持向量机参数寻优机制。为生物医药数据的分析、智能交通障碍物识别等典型的非均衡数据分析提供基础理论和方法。